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示例代码，使用 MATLAB 中的深度学习工具箱实现：

% 导入数据
data = load('bearing_dataset.mat');
X = data.X;
Y = categorical(data.Y);

% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.15,0.15);
X_train = X(:,trainInd);
Y_train = Y(trainInd);
X_val = X(:,valInd);
Y_val = Y(valInd);
X_test = X(:,testInd);
Y_test = Y(testInd);

% 构建深度学习模型
inputSize = size(X,1);
numClasses = numel(categories(Y));
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    fullyConnectedLayer(100)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'ValidationData',{X_val,Y_val}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);

% 测试模型
Y_pred = classify(net,X_test);
accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/numel(Y_test);
fprintf("测试集准确率为 %.2f%%\n", accuracy*100);

其中，`bearing_dataset.mat` 包含了轴承故障数据集，`X` 是 2 维矩阵，每一列表示一个轴承的频域振动特征，`Y` 是分类标签，即轴承是否存在故障。

本示例中，我们使用了一个简单的全连接神经网络，包含一个输入层、一个 100 个神经元的隐藏层、一个输出层和一个分类层。训练过程使用了 Adam 优化器，最大训练轮数为 10，迷你批次大小为 64。在训练过程中，我们还使用了验证数据集，并且每 30 轮打印一次训练进度。最后，我们使用测试数据集评估模型性能。