本研究提出了一种基于SABO-VMD和支持向量机（SVM）的轴承故障诊断方法。
项目信息
编号：MOG-22
大小：281M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b
项目介绍
首先，利用变分模态分解（VMD）对原始振动信号进行分解，得到不同频率成分的模态分量。然后，针对每个模态分量，提取多种熵特征，包括模糊熵、样本熵、多尺度排列熵等，形成特征向量。接着，采用SABO算法对特征进行优化和降维，以减少冗余信息和提高诊断精度。最后，使用支持向量机对优化后的特征向量进行分类，实现对轴承不同故障类型的准确识别。
实验结果表明，所提方法在故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对main.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行第三步：SVM故障诊断\main.m
图1: 混淆矩阵
结果分析：
混淆矩阵显示了模型在测试集上的分类效果。以下是具体分析：
– 准确率（Accuracy: 99.33%）：整体分类准确率非常高，达到了 99.33%。
– 分类细节：
（1）标签1的准确率为96.7%（29/30），有一个样本被错误分类为标签 2。
（2）标签2至标签10的分类准确率均为 100%（30/30）。
（3）混淆矩阵中的其他值均为 0，表明其他类别之间没有误分类。
结论：模型在大多数类别上的分类效果非常好，仅在标签 1 和标签 2 之间存在一个错误分类。
图2: 分类结果散点图
结果分析：
– 该图显示了预测类别和真实类别的比较。具体分析如下：
（1）横轴（预测样本编号）：从 1 到 300 的样本编号。
（2）纵轴（分类结果）：从 1 到 10 的类别标签。
（3）*红色星号（r）**：预测类别。
（4）绿色三角（g^）：真实类别。
– 图中信息：
（1）大多数样本的预测类别和真实类别完全匹配，红色星号和绿色三角重叠。
（2）少数几个样本（如编号在 200 左右的样本）显示出预测类别与真实类别不一致，红色星号和绿色三角不重叠。
结论：大多数样本分类正确，少数样本存在误分类。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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