基于BP神经网络和支持向量机实现风机故障诊断

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本文介绍基于BP神经网络与支持向量机（SVM）在风机故障诊断中的MATLAB实现方法，涵盖数据预处理、模型构建、训练及测试等关键步骤。

1. 使用BP神经网络进行风机故障诊断

1.1 数据准备阶段

假设已采集到风机在正常运行与多种故障状态下的传感器数据，并已完成初步的清洗与特征提取。以下代码用于加载预处理后的数据集：

% 加载训练和测试数据
load('fan_data.mat'); % 包含 trainData, trainLabels, testData, testLabels
 

1.2 BP神经网络结构设计与训练

采用前馈型神经网络结构，设定隐藏层神经元数量为10，并选择Levenberg-Marquardt优化算法以加快收敛速度。同时对数据集按比例划分训练、验证与测试子集。

% 定义网络结构
hiddenLayerSize = 10;
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);

% 设置训练函数与数据划分比例
net.trainFcn = 'trainlm';
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

% 开始训练
[net, tr] = train(net, trainData', trainLabels');

1.3 模型测试与性能评估

利用训练完成的网络对测试样本进行预测，并计算分类准确率以评估模型表现。

% 预测输出
testPredictions = net(testData');
testAccuracy = sum(testPredictions == testLabels') / length(testLabels);
fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', testAccuracy * 100);

2. 基于支持向量机（SVM）的风机故障诊断方法

2.1 数据输入与准备

沿用与BP神经网络相同的训练与测试数据集，确保对比实验的一致性。

% 加载相同的数据文件
load('fan_data.mat'); % 包含 trainData, trainLabels, testData, testLabels
 

2.2 SVM模型构建与训练

选用线性核函数的支持向量机模型，并对输入数据进行标准化处理，提升分类效果。

% 训练SVM分类器
SVMModel = fitcsvm(trainData, trainLabels, 'KernelFunction', 'linear', 'Standardize', true);

% 保存训练好的模型
save('svm_model.mat', 'SVMModel');

2.3 模型验证与结果分析

加载已训练的SVM模型，使用独立测试集进行预测，并统计分类准确率。

% 加载模型并预测
load('svm_model.mat');
testPredictions = predict(SVMModel, testData);
testAccuracy = sum(testPredictions == testLabels) / length(testLabels);
fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', testAccuracy * 100);

通过上述两种方法的实现可以看出，BP神经网络与SVM均可有效应用于风机故障诊断任务中，具体选择可根据数据规模、特征复杂度以及实时性要求综合考量。

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关键词：BP神经网络 支持向量机 神经网络 故障诊断 向量机