matlab 深度学习轴承故障诊断代码

以下是一个简单的基于深度学习的轴承故障诊断代码示例：

% 导入数据
load('bearing_dataset.mat');

% 数据预处理
data = normalize(data);

% 划分训练集和测试集
[trainData,testData] = splitData(data,0.8);

% 构建深度学习模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(8)
    lstmLayer(100,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(3)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',256, ...
    'ValidationData',{testData(:,1:end-1),testData(:,end)}, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(trainData(:,1:end-1),trainData(:,end),layers,options);

% 测试模型
predictedLabels = classify(net,testData(:,1:end-1));
accuracy = sum(predictedLabels == testData(:,end)) / numel(testData(:,end));
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

在这个示例中，我们首先导入轴承故障数据集，并对数据进行了预处理和划分。然后，我们构建了一个包含一个LSTM层的深度学习模型，并使用Adam优化器进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行了测试，并计算了模型的准确率。

请注意，这个示例仅仅是一个简单的演示，实际的轴承故障诊断模型需要更复杂的模型和更多的数据来训练。