基于BP神经网络和支持向量机实现风机故障诊断

基于BP神经网络和支持向量机（SVM）用于风机故障诊断的MATLAB实现，结合了数据预处理、模型训练和测试。

1. BP神经网络用于风机故障诊断

1.1 数据准备

假设已经收集了风机运行数据，包括正常运行和故障状态下的传感器数据。

% 加载训练数据和测试数据
% 假设数据已经预处理，包含特征和标签
load('fan_data.mat'); % fan_data.mat 包含 trainData, trainLabels, testData, testLabels

1.2 构建BP神经网络

% 定义BP神经网络结构
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层神经元数量
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);

% 配置训练参数
net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

% 训练网络
[net, tr] = train(net, trainData', trainLabels');

1.3 测试与评估

% 使用测试数据评估网络性能
testPredictions = net(testData');
testAccuracy = sum(testPredictions == testLabels') / length(testLabels);
fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', testAccuracy * 100);

2. 支持向量机（SVM）用于风机故障诊断

2.1 数据准备

使用与BP神经网络相同的数据集。

% 加载训练数据和测试数据
% 假设数据已经预处理，包含特征和标签
load('fan_data.mat'); % fan_data.mat 包含 trainData, trainLabels, testData, testLabels

2.2 构建SVM模型

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

% 保存模型
save('svm_model.mat', 'SVMModel');

2.3 测试与评估

% 加载SVM模型
load('svm_model.mat');

% 使用测试数据评估模型性能
testPredictions = predict(SVMModel, testData);
testAccuracy = sum(testPredictions == testLabels) / length(testLabels);
fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', testAccuracy * 100);

BP神经网络，支持向量机等用于风机故障诊断

通过上述步骤，可以使用BP神经网络和支持向量机进行风机故障诊断，并评估模型的性能。这些方法能够有效识别风机的故障状态，为风机的维护和管理提供支持。