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雷达卡
MATLAB
实现基于
SSA-CNN-GAF-LSSVM
麻雀搜索算法（
SSA）优化卷积神经网络（
CNN）结合格拉姆角场（
GAF）和最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业自动化和智能制造的飞速发展，设备的运行状态监测与故障诊断成为保障生产效率和安全的重要环节。传统的故障诊断方法大多依赖于专家经验和简单的信号处理技术，难以适应复杂多变的工业环境，尤其是在高维度、非线性、噪声多的工况下，诊断准确率和鲁棒性难以保证。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征自动提取能力和端到端建模优势，成为故障诊断领域的研究热点。卷积神经网络（CNN）通过多层卷积与池化操作，能有效捕捉故障信号中的时频特征，极大提升了诊断的准确度。
然而，单一的CNN模型仍存在对输入数据的依赖较强，特征表达可能不够丰富，以及超参数调优复杂等问题。为进一步提升诊断性能，将信号转化为图像形式的格拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）技术被引入，通 ...
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