故障诊断 | CNN-SVM组合模型的故障诊断（Matlab）

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、引言：航空发动机故障诊断 —— 从 “事后排查” 到 “精准识别” 的技术突破

航空发动机作为高复杂度旋转机械，其内部结构（如涡轮、轴承、燃烧室）的微小故障若未及时识别，可能引发 “故障连锁反应”，导致航班延误、安全事故等严重后果。传统故障诊断依赖人工经验（如听诊、振动分析）或单一传感器阈值判断，存在 “误判率高”“故障类型识别模糊”（如无法区分 “轴承磨损” 与 “轴承卡滞”）等问题。

故障诊断的核心需求是 “精准分类故障类型”—— 通过多传感器时序数据（振动、温度、压力信号），将发动机状态划分为 “健康”“轴承故障”“涡轮叶片磨损”“燃烧室积碳” 等类别。1D-CNN 擅长从时序数据中提取局部关键特征（如振动信号的冲击频率、温度信号的突变趋势），但在小样本故障场景下易过拟合；SVM（支持向量机）则以小样本分类精度高、泛化性强著称，尤其适合非线性分类任务。二者组合形成 “1D-CNN 提取深层特征 + SVM 实现精准分类” 的技术路径，完美适配航空发动机 “故障样本稀缺、数据噪声强、故障类型多” 的特点。本文将结合 NASA C-MAPSS 故障数据集，完整拆解 1D-CNN-SVM 组合模型的故障诊断流程。

二、核心技术解析：1D-CNN 与 SVM 的协同故障诊断逻辑

（一）航空发动机故障数据特性与诊断难点

1. 数据核心特征

• 多源时序性：故障数据来自发动机不同部位传感器（如轴承振动传感器、涡轮出口温度传感器、燃烧室压力传感器），以 “时间步 - 传感器” 二维矩阵呈现，需同时捕捉 “时间维度的故障演化特征”（如轴承磨损从 “轻微” 到 “严重” 的振动信号变化）与 “传感器维度的故障关联特征”（如涡轮故障会同步导致温度升高、压力下降）。

• 故障样本稀缺性：航空发动机故障发生率低，尤其是 “涡轮叶片裂纹”“燃烧室腐蚀” 等严重故障，真实场景中样本量往往不足百条，传统深度学习模型（如纯 CNN、LSTM）易因数据量不足陷入过拟合。

• 强噪声干扰性：飞行过程中气流扰动、传感器电磁干扰会掩盖故障信号（如轴承故障的微弱冲击振动被发动机正常运转噪声覆盖），需模型具备强抗干扰能力。

2. 单一模型的局限性

• 纯 1D-CNN：虽能提取深层时序特征，但分类层（全连接层）对小样本敏感，易出现 “训练集准确率高、测试集准确率低” 的过拟合问题；

• 纯 SVM：直接以原始传感器数据为输入时，无法捕捉时序数据的局部深层特征（如振动信号的高频谐波），分类精度依赖人工特征工程（如提取时域均值、频域峰值），效率低且易遗漏关键故障信息。

（二）1D-CNN-SVM 组合模型的核心优势

1. 1D-CNN：时序故障特征的 “自动提取器”

基于 1D 卷积的特性，适配航空发动机时序故障数据：

• 局部故障特征捕捉：通过 1D 卷积核（如时间步长 = 5）滑动遍历时序数据，精准提取故障的局部标志性特征（如轴承故障的 “周期性冲击振动” 在连续 5 个时间步的信号峰值）；

• 噪声过滤能力：1D 池化层（如最大池化）可保留故障特征的关键峰值，过滤随机噪声干扰（如气流扰动导致的瞬时异常值）；

• 端到端特征工程：无需人工设计特征（如传统方法需手动计算振动信号的均方根、峭度），直接从原始数据中学习故障相关特征，降低技术门槛。

2. SVM：小样本故障的 “精准分类器”

SVM 通过 “寻找最优分类超平面” 实现分类，适配故障样本稀缺场景：

• 小样本适应性：基于统计学习理论，仅需少量支持向量即可确定分类边界，在 “涡轮裂纹故障”（样本量 < 50）等场景下仍能保持高分类精度；

• 非线性分类能力：采用 RBF（径向基函数）核函数，可处理 1D-CNN 提取的高维非线性特征（如 “燃烧室积碳” 与 “燃油雾化不良” 的特征差异）；

• 泛化性强：通过正则化参数（C）控制模型复杂度，避免过拟合，适合不同型号发动机的故障分类迁移。

3. 组合逻辑：“特征提取 - 分类” 闭环

1D-CNN 与 SVM 形成 “前端特征提取 + 后端分类” 的协同模式：

• 第一步：1D-CNN 对原始时序故障数据进行卷积、池化操作，输出低维、高辨识度的故障特征向量（如将 200 个时间步 ×15 个传感器的原始数据，转化为 128 维特征向量）；

• 第二步：将 1D-CNN 输出的特征向量输入 SVM，通过 SVM 的最优分类超平面实现 “健康 / 故障”“故障类型” 的精准分类，解决纯 CNN 小样本过拟合问题。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  导入数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集

temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';

T_train = res(temp(1: 240), 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';

T_test = res(temp(241: end), 13)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train = ind2vec(T_train);

t_test  = ind2vec(T_test );

%%  节点个数

inputnum  = size(p_train, 1);  % 输入层节点数

hiddennum = 6;                 % 隐藏层节点数

outputnum = size(t_train, 1);  % 输出层节点数

%%  建立网络

net = newff(p_train, t_train, hiddennum);

%%  设置训练参数

net.trainParam.epochs     = 1000;      % 训练次数

net.trainParam.goal       = 1e-6;      % 目标误差

net.trainParam.lr         = 0.01;      % 学习率

net.trainParam.showWindow = 0;         % 关闭窗口

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码