分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测

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🔥 内容介绍

在工业设备故障诊断领域，如何从复杂、含噪的监测信号中精准识别故障类型是保障生产安全的关键。算术优化算法（AOA）凭借高效的全局寻优能力，可优化信号分解参数；变分模态分解（VMD）能将非平稳信号分解为平稳模态分量；门控循环单元（GRU）则擅长捕捉时序数据的动态特征。本文构建 AOA-VMD-GRU 集成模型，通过参数优化 - 信号分解 - 时序分类的三级架构，提升故障诊断的精度与鲁棒性。

核心技术与融合机制

算术优化算法（AOA）

AOA 模拟数学运算中的加、减、乘、除操作实现寻优，其核心在于利用 “数学优化器” 动态调整搜索策略：

• 初始化阶段：种群个体通过均匀分布生成，每个个体代表一组 VMD 参数（分解模态数 K、惩罚参数 α）。

• 搜索阶段：基于数学优化器（Math Optimizer Accelerated，MOA）控制全局探索与局部开发的平衡。当 MOA 值较大时，算法倾向于全局搜索（类似乘法扩展搜索空间）；当 MOA 值较小时，聚焦局部优化（类似除法收缩搜索范围）。

• 适应度函数：以 VMD 分解后各模态分量的样本熵之和为目标，熵值越小表明分量平稳性越好，分解效果越优。

变分模态分解（VMD）与 GRU 的协同

VMD 将原始故障信号（如电机振动信号）分解为 K 个模态分量（IMF），每个 IMF 的频率特性单一，可降低 GRU 的学习难度。GRU 通过更新门和重置门控制信息流动，相比 LSTM 参数更少、训练更快，能有效捕捉 IMF 分量中的时序依赖关系。AOA 的作用是优化 VMD 的 K 和 α，避免人工设置参数导致的分解不足或过分解问题。

模型构建步骤

信号预处理与 AOA 优化 VMD

1. 数据采集：以滚动轴承故障为例，采集正常状态、内圈故障、外圈故障、滚动体故障的振动信号，采样频率 10kHz，每类状态取 1000 组样本（每组含 1024 个数据点）。

1. AOA 优化 VMD 参数：

• 参数范围：K∈[3,8]，α∈[1000,5000]，种群规模 30，最大迭代次数 50。

• 优化过程：通过 AOA 搜索使样本熵之和最小的 (K,α) 组合，最终得到最优参数 K=5，α=2500。

1. 信号分解：用优化后的 VMD 将每个样本分解为 5 个 IMF 分量，形成 5×1024 的二维时序矩阵。

GRU 分类模型设计

1. 输入层：接收 5 个 IMF 分量的时序数据，每个分量作为 GRU 的输入通道。

1. 特征提取层：

• 2 层 GRU 单元，每层 32 个神经元，第一层返回序列供第二层处理。

• 全局平均池化层：将 GRU 输出的时序特征压缩为固定维度向量（32 维）。

1. 分类层：全连接层 + Softmax 激活函数，输出 4 类故障的概率分布。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈 元胞自动机方面

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