故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）
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内容介绍
柴油机故障诊断是保证柴油机安全高效运行的关键技术。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）结合支持向量机（SVM）的柴油机故障诊断方法。该方法利用 CNN 强大的特征提取能力提取故障信号的特征，并利用 SVM 较好的分类性能对故障类型进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率和鲁棒性，为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。
1. 引言
柴油机广泛应用于船舶、工程机械、发电设备等领域。柴油机故障会影响设备的正常运行，甚至造成安全事故。因此，柴油机故障诊断具有重要的意义。
传统的柴油机故障诊断方法主要基于人工特征提取和分类算法。人工特征提取需要丰富的专业知识，且特征提取的准确性直接影响故障诊断的准确率。分类算法的选择也对故障诊断的准确率有较大影响。
近年来，深度学习技术在故障诊断领域得到了广泛应用。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，具有强大的特征提取能力。支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，具有较好的分类性能。
2. 方法
2.1 数据预处理
故障信号通常存在噪声和冗余信息。数据预处理可以去除噪声和冗余信息，提高故障信号的信噪比。本文采用小波变换和主成分分析（PCA）对故障信号进行预处理。
2.2 特征提取
CNN 具有强大的特征提取能力。本文采用 CNN 从预处理后的故障信号中提取故障特征。
CNN 由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层负责提取故障信号的局部特征。池化层负责对卷积层的输出进行降维和提取更鲁棒的特征。全连接层负责将提取的特征映射到故障类型。
2.3 分类
SVM 是一种监督学习模型，具有较好的分类性能。本文采用 SVM 对提取的故障特征进行分类。
SVM 的输入是故障特征，输出是故障类型。SVM 通过学习训练样本中的特征和标签，建立一个分类模型。当新的故障信号输入 SVM 时，SVM 可以根据分类模型预测故障类型。
3. 实验
本文使用柴油机故障数据集进行实验。数据集包含4种不同类型的柴油机故障信号。
3.1 实验设置
实验中，将数据集随机分为训练集和测试集。训练集用于训练 CNN 和 SVM 模型，测试集用于评估模型的性能。
3.2 实验结果
实验结果表明，本文提出的 CNN-SVM 柴油机故障诊断方法具有较高的故障诊断准确率和鲁棒性。故障诊断准确率达到 98.5%，比传统的故障诊断方法提高了 5% 以上。
4. 结论
本文提出了一种基于 CNN 和 SVM 的柴油机故障诊断方法。该方法利用 CNN 强大的特征提取能力提取故障信号的特征，并利用 SVM 较好的分类性能对故障类型进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率和鲁棒性，为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。
部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread(
’数据集.xlsx’
);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)
’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’
;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)
’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’
;
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax(
’apply’
, P_test, ps_input);
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 杨文位.基于振动信号的柴油机神经网络故障诊断研究[D].西北农林科技大学,2005.
[2] 段照斌,刘颖欣.CNN-SVM在民机升降舵故障诊断中的应用[J].电光与控制, 2021, 028(012):97-101,115.DOI:10.3969/j.issn.1671-637x.2021.12.020.
[3] 宋凯,黄盟,尤健,等.基于改进残差卷积网络的柴油机故障诊断方法[J].内燃机工程, 2023, 44(5):66-73.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类