matlab 深度学习 轴承故障诊断

### 基于深度学习的滚动轴承故障诊断实现 在 MATLAB 中，可以利用其内置的深度学习工具箱来构建和训练神经网络模型用于滚动轴承的故障诊断。以下是具体的方法和技术细节： #### 数据预处理 为了提高模型性能，在输入数据到深度学习模型之前需要对其进行适当预处理。这通常包括但不限于信号去噪、特征提取以及标准化操作。 - **信号去噪**：通过小波变换或其他滤波技术去除噪声干扰[^1]。 - **特征提取**：可以从原始振动信号中提取时域统计量（均值、方差）、频谱特性或者时间频率分布作为输入特征向量的一部分[^2]。 ```matlab % 示例代码展示如何去噪并计算一些基本的时间序列统计指标 load bearingSignal.mat; % 加载模拟好的轴承振动信号 denoisedSignal = wdenoise(bearingSignal); % 使用默认参数的小波阈值去噪函数wdenoise meanValue = mean(denoisedSignal); stdDeviation = std(denoisedSignal); ``` #### 构建卷积神经网络 (CNN) 对于图像形式的数据集，比如由STFT得到的声谱图或CWT产生的连续小波变换系数矩阵，则适合采用二维卷积层为主的架构；而对于一维传感器采集来的纯数值型数组则更适合选用一维卷积结构来进行局部模式识别与分类任务解决。 - 定义 CNN 层次结构，设置合适的超参如步幅大小(stride)，填充(padding)方式等以控制感受野范围及输出尺寸变化规律[^3]。 ```matlab layers = [ imageInputLayer([height width channels]) % 输入图片高度宽度通道数设定 convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Padding','same') % 卷积核数量&大小定义 batchNormalizationLayer() % 批规范化加速收敛过程稳定梯度传播路径 reluLayer() % 非线性激活单元引入非线性质使能更好拟合复杂映射关系 maxPooling2dLayer(poolSize,stride) % 下采样减少维度加快运算速度防止过拟合现象发生 fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层指定最终类别数目即标签种类总数目 softmaxLayer() % 转化概率分布便于后续交叉熵损失计算环节执行评估工作 classificationLayer()] % 输出预测结果完成整个前馈流程描述完毕 options = trainingOptions('sgdm',... % 设置优化算法及其选项配置项列表如下所示： 'MaxEpochs',num_epochs,... % 训练轮次数上限规定清楚明白无误才行哦~ 'InitialLearnRate',learn_rate,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationData',{X_val,Y_val},... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options); % 开始正式调用接口启动训练进程啦！ ``` #### 迁移学习应用实例 当面临样本不足的情况时，可考虑运用迁移学习策略——选取已预先训练好权重参数的基础骨干网路再加以微调适应新领域特定需求场景之中从而达到事半功倍的效果。 - 利用 SqueezeNet 或其他轻量化高效经典模型初始化部分共享权值参数组合作为目标定制版本继续迭代更新直至满足预期精度目标为止。 ```matlab baseLayers = squeezenet(); % 导入官方发布的标准SqueezeNet基础框架原型体 lgraph = layerGraph(baseLayers); newConvLayer = convolution2dLayer(1, numNewFilters, ... 'Name', 'new_conv', ... 'WeightsInitializer', 'narrow-normal'); lgraph = addLayers(lgraph,newConvLayer); lgraph = connectLayers(lgraph,'last_maxpool_out','new_conv'); classificationLayer = fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc_new'); lgraph = replaceLayer(lgraph,'output','softmax_output',classificationLayer); finetunedNet = trainNetwork(augimdsTrain,lgraph,options); ```