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分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测

分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测

目录

    • 分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测
      • 分类效果
      • 功能概述
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

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功能概述

(1) main1_AOA_VMD.m
核心功能:
使用阿基米德算法优化算法(AOA) 优化变分模态分解(VMD) 的关键参数(惩罚因子α和模态数K),对多通道信号进行自适应分解。

关键步骤:

用AOA优化VMD参数(最小化包络熵)

用最优参数执行VMD分解

绘制分解结果(IMF分量)

读取4个Excel文件(0.xlsx~3.xlsx)的振动信号数据

数据预处理(替换0值为4)

对每个信号通道:

保存原始信号和VMD分解结果

(2) main2_AOA_VMD_GRU.m
核心功能:
对比普通GRU 和 AOA-VMD-GRU 在故障诊断中的性能:

方案1:原始信号 → GRU分类

方案2:VMD分解信号 → GRU分类

关键步骤:

普通GRU(20个隐藏单元)

AOA-VMD-GRU(100个隐藏单元)

加载main1生成的信号数据

划分训练集/测试集(70%/30%)

构建两个GRU模型:

评估指标:准确率/精确率/召回率/F1分数

绘制混淆矩阵和性能对比曲线

依赖关系:
main2 必须 在main1之后运行,依赖其输出的x_data.mat(原始信号)和vmd_data.mat(VMD分解结果)

技术流程:
信号分解 → 特征提取 → 故障诊断模型构建 → 性能对比

算法步骤
(1) AOA-VMD 优化流程(main1)
for 每个信号通道 j in [1, d]:

  1. 设置AOA参数:种群数=10, 最大迭代=10
  2. 定义优化目标:最小化包络熵 fun(α,K)
  3. AOA搜索最优[α, K]
  4. 用最优(α,K)执行VMD分解
  5. 绘制IMF分量
    end
    保存原始信号 + 所有VMD结果
    (2) 故障诊断流程(main2)
    普通GRU分支:
  6. 加载原始信号x
  7. 数据归一化
  8. 构建GRU网络(20个隐藏单元)
  9. 训练+测试 → 计算指标

AOA-VMD-GRU分支:

  1. 拼接VMD分量[u]和标签[label]
  2. 数据归一化
  3. 构建增强GRU(100个隐藏单元)
  4. 训练+测试 → 计算指标
    性能对比:
  5. 绘制准确率/损失曲线对比图
  6. 生成混淆矩阵

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测

%%  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data = x;
%输入输出数据
input=data(:,1:end-1);    %data的第一列-倒数第二列为特征指标
output=data(:,end);  %data的最后面一列为标签类型
N=length(output);   %全部样本数目
testNum=0.3*N;   %设定测试样本数目
trainNum=N-testNum;    %计算训练样本数目
% 划分训练集、测试集
%随机抽取
id=randperm(N);   
input=input(id,:);  
output=output(id,:);
%训练集、测试集
P_train = input(1:trainNum,:)';
T_train =output(1:trainNum)';
P_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';
T_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';
num_class = length(unique(data(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别) 
% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train =  categorical(T_train)';
t_test  =  categorical(T_test )';
%  格式转换
for i = 1 : trainNumpp_train{i, 1} = p_train(:, i);
end
for i = 1 : testNumpp_test{i, 1} = p_test(:, i);
end
%  创建网络
numFeatures = size(P_train, 1);               % 特征维度

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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