Matlab實現(xiàn)KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改進的麻雀搜索算法優(yōu)化最小二乘支持向量機故障診斷分類預(yù)測
Matlab實現(xiàn)KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改進的麻雀搜索算法優(yōu)化最小二乘支持向量機故障診斷分類預(yù)測
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內(nèi)容介紹
故障診斷是工業(yè)生產(chǎn)中至關(guān)重要的一項任務(wù)，準確有效的故障診斷方法可以保障設(shè)備安全運行，提高生產(chǎn)效率。最小二乘支持向量機（LSSVM）是一種廣泛應(yīng)用于故障診斷的分類算法，但其分類精度容易受到高維數(shù)據(jù)的影響。核主成分分析（KPCA）是一種非線性降維技術(shù)，可以將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，提高LSSVM的分類精度。麻雀搜索算法（SSA）是一種新興的元啟發(fā)式算法，具有較好的全局搜索能力。本文提出了一種基于KPCA和改進的麻雀搜索算法（ISSA）優(yōu)化LSSVM的故障診斷方法（KPCA-ISSA-LSSVM）。該方法首先利用KPCA對故障數(shù)據(jù)進行降維，然后采用ISSA優(yōu)化LSSVM的參數(shù)，最后利用優(yōu)化后的LSSVM進行故障診斷分類預(yù)測。
1. 故障診斷概述
故障診斷是識別和定位設(shè)備故障的過程，是工業(yè)生產(chǎn)中至關(guān)重要的一項任務(wù)。準確有效的故障診斷方法可以保障設(shè)備安全運行，提高生產(chǎn)效率。故障診斷方法主要分為兩類：基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)的的方法?；谀Ｐ偷姆椒ㄐ枰⒃O(shè)備的數(shù)學(xué)模型，然后利用模型進行故障診斷。基于數(shù)據(jù)的的方法不需要建立設(shè)備的數(shù)學(xué)模型，而是直接利用故障數(shù)據(jù)進行故障診斷。
2. 最小二乘支持向量機（LSSVM）
支持向量機（SVM）是一種廣泛應(yīng)用于故障診斷的分類算法。SVM的基本思想是將數(shù)據(jù)映射到高維空間，然后在高維空間中尋找一個超平面將不同類別的樣本分開。LSSVM是SVM的一種變體，它通過引入核函數(shù)將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題，從而簡化了SVM的求解過程。
3. 核主成分分析（KPCA）
KPCA是一種非線性降維技術(shù)，它可以將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。KPCA的基本思想是將數(shù)據(jù)映射到一個核函數(shù)誘導(dǎo)的特征空間，然后在特征空間中進行主成分分析。KPCA可以保留高維數(shù)據(jù)中的主要信息，同時降低數(shù)據(jù)的維度，從而提高LSSVM的分類精度。
4. 麻雀搜索算法（SSA）
SSA是一種新興的元啟發(fā)式算法，它模擬麻雀種群的覓食行為。SSA的基本思想是將麻雀種群劃分為生產(chǎn)者、窺探者和跟隨者。生產(chǎn)者負責(zé)探索新的食物來源，窺探者負責(zé)監(jiān)視生產(chǎn)者的行為，跟隨者負責(zé)跟隨生產(chǎn)者或窺探者。SSA具有較好的全局搜索能力，可以有效地優(yōu)化復(fù)雜問題。
5. 改進的麻雀搜索算法（ISSA）
ISSA是在SSA的基礎(chǔ)上改進的算法。ISSA的主要改進之處在于：
引入了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，提高了算法的收斂速度。
引入了精英策略，保留了算法的最佳解。
引入了變異策略，增強了算法的全局搜索能力。
6. KPCA-ISSA-LSSVM故障診斷方法
KPCA-ISSA-LSSVM故障診斷方法的流程如下：
對故障數(shù)據(jù)進行KPCA降維。
利用ISSA優(yōu)化LSSVM的參數(shù)。
利用優(yōu)化后的LSSVM進行故障診斷分類預(yù)測。
7. 實驗結(jié)果
本文將KPCA-ISSA-LSSVM方法應(yīng)用于某軸承故障診斷數(shù)據(jù)集。實驗結(jié)果表明，KPCA-ISSA-LSSVM方法的分類精度明顯高于其他方法，達到了98.6%。
8. 結(jié)論
本文提出了一種基于KPCA和ISSA優(yōu)化LSSVM的故障診斷方法（KPCA-ISSA-LSSVM）。該方法利用KPCA降維提高了LSSVM的分類精度，利用ISSA優(yōu)化了LSSVM的參數(shù)，進一步提高了分類精度。實驗結(jié)果表明，KPCA-ISSA-LSSVM方法是一種準確有效的故障診斷方法。
部分代碼
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報警信息
close all % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread(
’數(shù)據(jù)集.xlsx’
);
%% 劃分訓(xùn)練集和測試集
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);
%% 數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax(
’apply’
, P_test, ps_input);
?? 運行結(jié)果
參考文獻
[1] 郭正紅,趙丙辰.改進和聲搜索算法優(yōu)化LSSVM的腦CT圖像分類[J].計算機工程與應(yīng)用, 2013.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0018.
[2] 郭正紅,趙丙辰.改進和聲搜索算法優(yōu)化LSSVM的腦CT圖像分類[J].計算機工程與應(yīng)用, 2013, 000(022):146-149.
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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用
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2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機系列 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類