故障识别：基于格拉姆角场（GASF）与卷积神经网络（CNN）的故障识别/分类模型

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作者:

@小白创作中心

故障识别：基于格拉姆角场（GASF）与卷积神经网络（CNN）的故障识别/分类模型

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/137023648

多输入单输出（MISO）预测在故障诊断、异常检测和预测性维护等领域具有重要应用。本文提出了一种基于格拉姆角场（GAF）和卷积神经网络（CNN）的MISO预测方法，通过GAF提取输入数据的局部特征，再利用CNN学习特征之间的关系进行预测。实验结果表明，该方法在故障诊断任务上具有良好的预测精度和鲁棒性。

MISO预测概述

MISO预测是指基于多个输入变量预测单个输出变量的任务。它在许多领域都有着广泛的应用，例如故障诊断、异常检测和预测性维护。传统的多输入预测方法通常基于线性回归或决策树等统计模型。然而，这些方法对于非线性关系和高维数据可能不太有效。

深度学习方法，特别是CNN，在解决复杂预测任务方面取得了显著的成功。CNN能够自动学习输入数据中的特征，并将其用于预测。然而，对于MISO预测，直接使用CNN可能存在挑战，因为输入变量通常具有不同的尺度和分布。

基于GAF和CNN的MISO预测方法

为了解决MISO预测中的挑战，本文提出了一种基于GAF和CNN的方法。GAF是一种局部特征提取方法，它可以将输入数据转换为一组具有不变性的局部特征。CNN然后用于学习这些特征之间的关系并生成预测。

GAF特征提取

GAF是一个局部特征提取算子，它计算图像中每个像素周围的梯度方向直方图。直方图中的每个bin对应于一个特定的梯度方向，并且bin的值表示该方向上梯度的大小。GAF对于图像的局部结构具有不变性，并且可以有效地提取纹理和边缘等特征。

CNN架构

CNN是一种深度学习模型，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层使用一组可学习的滤波器来提取输入数据中的特征。池化层通过将相邻的特征合并到一个特征中来减少特征图的大小。全连接层将提取的特征映射到输出变量。

MISO预测流程

本文提出的MISO预测方法包括以下步骤：

GAF特征提取：使用GAF从每个输入变量中提取局部特征。
特征拼接：将所有输入变量的GAF特征拼接成一个特征向量。
CNN训练：使用拼接的特征向量训练CNN模型。
预测：使用训练好的CNN模型对新的输入数据进行预测。

实验与结果

为了评估所提出的方法，在故障诊断任务上进行了实验。实验数据集包含来自不同机器的故障数据，每个故障数据由多个传感器信号组成。

实验结果表明，所提出的方法在预测故障类型方面取得了良好的精度。与传统的多输入预测方法相比，该方法表现出更高的鲁棒性，并且能够处理不同尺度和分布的输入变量。

部分代码实现

%% 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);