故障识别 | GADF-CNN-SSA-XGBoost数据分类预测/故障识别（Matlab）

分类效果

基本描述

格拉姆角场差（GADF）转换：

格拉姆角场差是一种时频分析方法，能够捕捉时间序列数据中的动态特性和内在结构。

将一维故障数据信号转换为二维图像，使得时间序列的复杂特征在二维空间中得以体现。

这种转换有助于后续利用图像处理技术进行特征提取和分类。

图像降维处理：

对GADF图像进行降维处理，以减少数据维度，降低计算复杂度。

二维卷积神经网络（CNN）特征提取：

将降维后的GADF图像输入二维CNN进行自适应特征提取。

CNN能够自动学习图像中的特征，并提取出对分类任务有用的信息。

全连接层的结果作为后续分类器的输入。

Xgboost分类器：

Xgboost是一种高效的集成学习算法，能够处理分类和回归任务。

利用CNN提取的特征作为Xgboost分类器的输入，进行故障分类。

参数优化：

采用经典优化算法（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等）对Xgboost分类器的五个关键参数进行优化。

这些参数包括树木个数、树的深度、子节点的最小权重和、学习率和样本比例。

实验分析

数据集：实验基于东南大学的齿轮箱数据展开。

准确率：实验结果表明，该方法诊断效率可以达到98%以上的准确率。

优势：

结合了时频分析、深度学习和集成学习的优势，提高了故障诊断的准确性和效率。

适用于复杂机械系统的故障诊断，如齿轮箱等。

能够自动学习并提取故障特征，减少了人工特征提取的依赖。

结论

方法结合了多种先进技术，实现了对齿轮箱等机械系统故障的高效诊断。实验结果表明，该方法具有很高的准确率，为机械系统的故障诊断提供了一种新的有效途径。未来，可以进一步探索不同时频分析方法、深度学习模型和参数优化算法的组合，以进一步提高故障诊断的准确性和效率。

程序设计

完整程序和数据私信博主回复GADF-CNN-SSA-XGBoost数据分类预测/故障识别。

clike 复制代码

%%  参数设置
%%  数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);

% %%  数据排序
% [T_train, index_1] = sort(T_train);
% [T_test , index_2] = sort(T_test );
% 
% T_sim1 = T_sim1(index_1);
% T_sim2 = T_sim2(index_2);

%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test)) /N * 100 ;

%%  绘图
figure()         
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
grid


figure
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid

%%  混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
    
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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