基于贝叶斯优化的卷积神经网络BO-CNN在故障诊断中的应用

贝叶斯优化的卷积神经网络BO-CNN在故障诊断的应用

最新推荐文章于 2025-01-05 18:49:51 发布

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文章标签： cnn 人工智能神经网络 matlab

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文章介绍了基于贝叶斯优化的卷积神经网络BO-CNN如何用于故障诊断。通过使用贝叶斯优化算法调整CNN超参数，提升模型在UCI Pump Sensor数据集上的泛化能力和准确性。与传统机器学习算法对比，BO-CNN模型显示出了更高的诊断准确率和更好的泛化性能。

基于贝叶斯优化的卷积神经网络BO-CNN在故障诊断中的应用

近年来，随着工业自动化程度的不断提高，在生产过程中设备的故障诊断变得越来越重要。对于现代化工业而言，准确、快速地诊断故障是保障设备稳定运行的关键之一。因此，本文研究了基于贝叶斯优化的卷积神经网络BO-CNN在故障诊断中的应用。

BO-CNN采用了贝叶斯优化算法来优化CNN的超参数，从而提高模型的泛化能力和分类准确率。在进行实验前，首先导入Matlab中必要的库文件，然后引入实验所需的数据集，我们使用了UCI机器学习库的Pump Sensor数据集作为实验数据。

接着，我们根据数据集的特点，对BO-CNN模型进行了设计。该模型由5层卷积层和3个全连接层组成，其中每层卷积操作后均加入Batch Normalization进行优化。在训练过程中，采用了Adam优化算法和Dropout技术来避免过拟合问题。然后，我们使用MATLAB编写代码，搭建BO-CNN模型并进行训练。

在测试阶段，我们将BO-CNN模型应用于Pump Sensor数据集，并与常见的机器学习算法（如支持向量机、决策树等）进行了比较。实验结果表明，BO-CNN模型的准确率明显优于其他算法，并且泛化能力更强。

最后，我们总结了本文研究的主要内容和结论，并提出了BO-CNN模型在故障诊断中的应用前景和展望。

代码如下：

%导入数据集
load pumpData.mat
data = table2array(pumpData);
X_train = data(1:7000,1:22)';
Y_train = data(1:7000,23)';
X_test = data(7001:end,1:22)';
Y_test = dat

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