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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-GAF-LSSVM
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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随着现代工业设备和机械系统的复杂程度不断提高，设备运行的安全性与可靠性成为工业生产的关键保障。设备故障不仅会导致生产线停工，造成巨大的经济损失，还可能引发安全事故，危及人员生命安全。传统的故障诊断方法多依赖人工经验和简单的信号分析，存在诊断效率低、准确率有限、难以处理复杂故障模式的问题。近年来，随着智能计算技术的迅速发展，机器学习与深度学习在故障诊断领域展现出强大的能力，特别是卷积神经网络（CNN）由于其优秀的特征提取能力，在故障信号处理中取得了突破性进展。
然而，单纯使用CNN在时序信号的处理上可能存在一定的局限性，尤其是对原始时序信号中的时序依赖性和复杂非线性特征捕捉不足。格拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）作为一种将时间序列转换为图像形式的技术，通过角度编码和矩阵 ...
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