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雷达卡
MATLAB
实现基于
SSA-CNN-GAF
麻雀搜索算法（
SSA）优化卷积神经网络（
CNN）结合格拉姆角场（
GAF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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在现代工业生产与设备维护中，故障诊断技术扮演着至关重要的角色。随着智能制造和工业4.0的快速发展，设备故障的准确诊断不仅可以提升生产效率，减少停机时间，还能极大降低维修成本和安全风险。然而，传统的故障诊断方法多依赖于专家经验和手工特征提取，存在较强的主观性和局限性，难以应对复杂多变的工业环境。近年来，深度学习技术的兴起为故障诊断提供了强大的数据驱动解决方案。尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理和模式识别领域表现突出，其自动提取特征的能力使其成为故障诊断的重要工具。
但工业设备的振动信号往往表现为时序数据，直接使用CNN处理一维信号存在一定难度。格拉姆角场（Gramian Angular Field，GAF）作为一种将时间序列转化为图像的有效技术，能够将振动信号的时序特征映射为二维图像，从而充分利用CNN强大的空 ...
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