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🔥 内容介绍
故障诊断一直是工业领域中的一个重要问题。随着技术的不断发展，人们对于故障诊断方法也提出了更高的要求。鱼鹰算法作为一种新型的优化算法，近年来受到了广泛关注。本文将介绍基于鱼鹰算法优化卷积支持向量机（OOA-CNN-SVM）实现故障诊断的方法和应用。
首先，让我们来了解一下鱼鹰算法。鱼鹰算法是一种基于鱼群觅食行为和鹰捕食行为的仿生优化算法。通过模拟鱼群觅食和鹰捕食的过程，鱼鹰算法能够在搜索过程中实现全局和局部搜索的平衡，从而有效地寻找到最优解。与传统的优化算法相比，鱼鹰算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。
接下来，我们将介绍卷积支持向量机（CNN-SVM）在故障诊断中的应用。CNN-SVM是一种结合了卷积神经网络和支持向量机的模型，能够有效地提取特征并进行分类。在故障诊断领域，CNN-SVM能够通过学习数据的特征和模式，从而实现对故障的准确诊断和分类。
基于以上背景，我们提出了基于鱼鹰算法优化CNN-SVM模型（OOA-CNN-SVM）的故障诊断方法。具体而言，我们首先利用鱼鹰算法对CNN-SVM模型的超参数进行优化，从而提高模型的性能和泛化能力。其次，我们利用优化后的OOA-CNN-SVM模型对故障数据进行训练和测试，并对比了其他常用的故障诊断方法。
通过实验结果的分析，我们发现基于鱼鹰算法优化的CNN-SVM模型在故障诊断中取得了较好的效果。与传统的故障诊断方法相比，OOA-CNN-SVM模型能够更准确地识别和分类不同类型的故障，具有更高的诊断精度和泛化能力。这为工业领域中的故障诊断问题提供了一种新的解决思路和方法。
总之，基于鱼鹰算法优化卷积支持向量机（OOA-CNN-SVM）的故障诊断方法在工业领域具有重要的应用价值。未来，我们将进一步探索该方法在实际工程中的应用，并不断优化和改进算法，为工业生产的安全和稳定提供更加可靠的支持。感谢您的阅读！
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
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);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 李旭东,李艳军,曹愈远,等.基于CNN-SVM的飞机EHA故障诊断算法研究[J].西北工业大学学报, 2023, 41(1):230-240.
[2] 颜翔.基于CNN-SVM算法的道岔转换设备的故障检测和分析系统[J].[2023-12-07].
[3] 段照斌,刘颖欣.CNN-SVM在民机升降舵故障诊断中的应用[J].电光与控制, 2021, 028(012):97-101,115.DOI:10.3969/j.issn.1671-637x.2021.12.020.