matlab齿轮故障分析深度学习代码

齿轮故障是机械系统中常见的一种故障形式，其故障特征通常表现为周期性振动，这使得基于振动信号的故障诊断成为了一种有效的方法。深度学习在信号处理领域中已经取得了很多成功的应用，因此可以考虑使用深度学习来进行齿轮故障分析。

下面是一份使用深度学习进行齿轮故障诊断的 MATLAB 代码：

1. 数据预处理

首先，需要对采集到的振动信号进行预处理。这里使用了小波变换对信号进行降噪和去趋势处理，然后将信号分成多个时间窗口，并提取每个窗口中的统计特征作为输入特征。

% 读取数据
load gear_fault.mat

% 小波变换降噪和去趋势处理
wname = 'sym4';
level = 6;
for i = 1:size(data, 1)
    data(i,:) = wdenoise(data(i,:), 'Wavelet', wname, 'DenoisingMethod', 'UniversalThreshold', 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent', 'WaveletLevels', level);
    data(i,:) = data(i,:) - mean(data(i,:));
end

% 分割为多个时间窗口
windowSize = 2048;
stepSize = 128;
nWindows = floor((size(data, 2) - windowSize) / stepSize) + 1;
x = zeros(nWindows, windowSize);
for i = 1:nWindows
    x(i,:) = data(1, (i-1)*stepSize+1:(i-1)*stepSize+windowSize);
end

% 提取统计特征
features = zeros(nWindows, 8);
for i = 1:nWindows
    features(i,1) = rms(x(i,:)); % 均方根
    features(i,2) = var(x(i,:)); % 方差
    features(i,3) = kurtosis(x(i,:)); % 峰度
    features(i,4) = skewness(x(i,:)); % 偏度
    features(i,5) = max(x(i,:)); % 最大值
    features(i,6) = min(x(i,:)); % 最小值
    features(i,7) = peak2rms(x(i,:)); % 峰值因子
    features(i,8) = crestfactor(x(i,:)); % 峰峰值因子
end

2. 构建深度学习模型

接下来，使用 MATLAB 中的深度学习工具箱构建一个简单的全连接神经网络模型。这里使用了两个隐层，每个隐层有 32 个神经元，输出层有 3 个神经元，分别表示正常、轻微故障和严重故障三种情况。

% 构建神经网络
layers = [
    fullyConnectedLayer(32)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(32)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(3)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(features, labels, layers, options);

3. 模型评估

最后，使用测试集对训练好的模型进行评估。这里使用了 10 组测试数据，每组数据包含 2048 个采样点。

% 读取测试数据
load gear_fault_test.mat

% 预处理
for i = 1:size(testData, 1)
    testData(i,:) = wdenoise(testData(i,:), 'Wavelet', wname, 'DenoisingMethod', 'UniversalThreshold', 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent', 'WaveletLevels', level);
    testData(i,:) = testData(i,:) - mean(testData(i,:));
end

% 分割为多个时间窗口
nWindows = floor(size(testData, 2) / windowSize);
testFeatures = zeros(nWindows, 8);
for i = 1:nWindows
    testFeatures(i,1) = rms(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 均方根
    testFeatures(i,2) = var(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 方差
    testFeatures(i,3) = kurtosis(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 峰度
    testFeatures(i,4) = skewness(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 偏度
    testFeatures(i,5) = max(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 最大值
    testFeatures(i,6) = min(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 最小值
    testFeatures(i,7) = peak2rms(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 峰值因子
    testFeatures(i,8) = crestfactor(testData(1, (i-1)*windowSize+1:i*windowSize)); % 峰峰值因子
end

% 预测
predictedLabels = classify(net, testFeatures);

% 统计结果
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
confMat = confusionmat(testLabels, predictedLabels);

这份代码只是一个简单的示例，实际上深度学习在齿轮故障分析中的应用还有很多，例如使用卷积神经网络对时频图进行分类等。