matlab 深度学习轴承故障诊断代码

以下是一个简单的使用深度学习诊断轴承故障的 Matlab 代码示例：

% 加载轴承数据集，其中包括正常和故障状态的数据
load('bearing_dataset.mat');

% 创建训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(data,2),0.6,0.2,0.2);
trainData = data(:,trainInd);
trainLabels = categorical(labels(trainInd));
testData = data(:,testInd);
testLabels = categorical(labels(testInd));

% 使用卷积神经网络（CNN）进行训练
layers = [
    imageInputLayer([10 10 1])
    convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'ValidationData',{testData,testLabels}, ...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(trainData,trainLabels,layers,options);

% 测试模型准确性
predictedLabels = classify(net,testData);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels);
fprintf('测试准确率：%.2f%%\n',accuracy*100);

这个示例使用了一个简单的卷积神经网络（CNN），并使用轴承数据集进行训练和测试。注意，这个示例仅仅是用来演示如何使用深度学习进行轴承故障诊断的，实际上需要更复杂的模型和更多的数据才能获得更高的准确率。