今天水一期，总结一下以前写过的几篇保姆级故障诊断。学会这几篇，机器学习的故障诊断你就基本合格了！

本期内容：基于SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断。

依旧是采用经典的西储大学轴承数据。基本流程如下：

首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。其次对每种状态的数据进行特征向量的求取，并为每组数据打上标签。然后将数据送入CNN进行特征提取， 并进行PCA降维后特征可视化，并与未进行CNN特征提取的数据可视化结果进行比较。最后将CNN提取的特征送入SVM进行分类。

其他数据的故障分类都可以适用该方法！数据替换十分简单，代码注释非常详细！

友情提示：对于刚接触故障诊断的新手来说，这篇文章信息量可能有点大，大家可以收藏反复阅读。即便有些内容本篇文章没讲出来，但其中的一些跳转链接，也完全把故障诊断这个故事讲清楚了。

文件夹目录如下：都是作者精心整理过的。程序运行十分简单，按照步骤，一步步来即可！

考虑到大家可能会用到VMD的相关作图，包络谱，频谱图等，作者在这里也一并附在代码中了。这部分大家需要自行更改数据！具体可以参考这个：VMD分解，matlab代码，包络线，包络谱，中心频率，峭度值，能量熵，样本熵，模糊熵，排列熵，多尺度排列熵，西储大学数据集为例

如截图所示，本期内容一共做了三件事情：

一，对官方下载的西储大学数据进行处理

步骤如下：

①一共加载4种状态的数据，分别是正常状态，内圈故障，外圈故障，滚动体故障。②设置滑动窗口w，每个数据的故障样本点个数s，每个故障类型的样本量m。③将所有的数据滑窗完毕之后，综合到一个data变量中，也就是截图中的data_total_1797.mat

有关西储大学数据的处理之前有文章也讲过，大家可以看这篇文章：西储大学轴承诊断数据处理，matlab免费代码获取

二，对第一步数据处理得到的数据进行特征提取

选取五种适应度函数进行优化，这里大家可以自行决定选哪一个！以此确定VMD的最佳k和α参数。五种适应度函数分别是：最小包络熵，最小样本熵，最小信息熵，最小排列熵，排列熵/互信息熵，代码中可以一键切换。至于应该选择哪种作为自己的适应度函数，大家可以看这篇文章。VMD为什么需要进行参数优化，最小包络熵/样本熵/排列熵/信息熵，适应度函数到底该选哪个

至于特征提取的具体原理，也在这篇文章进行过详细介绍，大家可以跳转阅读。简单来说，就是利用包络熵最小的准则把每个样本的最佳IMF分量提取出来，然后对其9个指标进行计算，分别是：均值，方差，峰值，峭度，有效值，峰值因子，脉冲因子，波形因子，裕度因子。然后用这9个指标构建每个样本的特征向量。

另外本篇文章采用了2023年一个较新且效率较高的智能算法---减法优化器(SABO)，对VMD参数进行了优化，找到了每个故障类型的最佳IMF分量，并利用包络熵最小的准则，提取出了最佳的IMF分量。

三，采用卷积神经网络(CNN)对数据特征进行提取

这里做了对比实验。将经过CNN特征提取的向量和未经过CNN特征提取的向量可视化结果进行对比。具体做法为：采用了PCA降维后进行可视化。结果如下：

第一张图是未经CNN特征提取，直接采用PCA降维后的特征可视化结果，可以看到，正常状态和滚动体故障有严重重叠！而采用CNN提取后，第二张图可以看到，四种状态不存在重合，各个类别区分明显！证明了CNN特征提取的有效性。

五、采用支持向量机实现故障分类

将CNN提取好的特征数据送入SVM进行训练与测试。本文所选SVM是从官网下载的libsvm-3.3版本，作者已编译好，大家可以直接运行。如果想自行编译的童鞋可以从网站下载：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html，编译步骤可以参考https://blog.csdn.net/qq_42457960/article/details/109275227

本文采用了网格搜索机制，并采用5折交叉验证，对SVM的惩罚因子c和gamma参数进行寻优。

结果展示

混淆矩阵图，有的文章会采用这种图：

这里不得不说一句，官方给出的libSVM包，准确率就是嘎嘎高！

以上所有图片在代码包里都能复现。

有些同学可能会用到一些频谱图，包络谱图等，这里以105.mat故障信号为例进行展示：

运行文件夹“VMD分解，matlab代码，包络线，包络熵……”下的MAIN.m文件后，会出现如下运行结果：

在命令窗口会出现如下计算结果：

部分代码

数据处理代码：

SABO优化VMD参数并特征提取的代码：

---

CNN-SVM诊断的代码：

代码获取

获取链接：复制链接浏览器打开

https://mbd.pub/o/bread/ZZaXmphu

或者点击下方阅读原文获取。

或者后台回复关键词：

CNNSVM

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