基于CNN-SE Attention和SHAP可解释性分析的故障诊断matlab

一个在MATLAB中实现基于CNN-SE Attention和SHAP可解释性分析的故障诊断的详细方案和代码框架。

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总体思路

1. 数据准备：加载故障诊断数据集（如凯斯西储大学轴承数据），并进行预处理（标准化、打标签、划分训练/测试集）。
2. 模型构建：构建一个融合了SE注意力模块的CNN模型。
3. 模型训练：使用训练数据训练模型，并在测试集上验证其性能。
4. SHAP分析：使用训练好的模型和SHAP库，计算并可视化输入特征（振动信号）对模型决策的重要性，从而解释模型为何做出某种故障诊断。

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1. 数据准备与预处理

这里以经典的轴承故障振动信号为例。

% 假设您已经将振动信号数据加载为两个变量：
% X: 一个 m×n 的矩阵，m是样本数，n是每个样本的数据点（例如1024个点）
% Y: 一个 m×1 的向量，包含每个样本的标签（例如0=正常，1=内圈故障，2=外圈故障...）% 1. 数据标准化
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