动态内表

DATA: d_ref TYPE REF TO data,
      d_ref2 TYPE REF TO data ,
      i_alv_cat TYPE TABLE OF lvc_s_fcat,
      ls_alv_cat LIKE LINE OF i_alv_cat.

TYPES tabname LIKE dcobjdef-name .

PARAMETER: p_tablen TYPE tabname.

DATA: BEGIN OF itab OCCURS 0.
        INCLUDE STRUCTURE dntab.
DATA: END OF itab.


FIELD-SYMBOLS : <f_fs> TYPE table,
                <f_fs1> TYPE table,
                <f_fs2> TYPE ANY,
                <f_fs3> TYPE table.

REFRESH itab.

CALL FUNCTION 'NAMETAB_GET'
  EXPORTING
    langu          = sy-langu
    tabname        = p_tablen
  TABLES
    nametab        = itab
  EXCEPTIONS
    no_texts_found = 1.

LOOP AT itab .
  ls_alv_cat-fieldname = itab-fieldname.
  ls_alv_cat-ref_table = p_tablen.
  ls_alv_cat-ref_field = itab-fieldname.
  APPEND ls_alv_cat TO i_alv_cat.
ENDLOOP.

* internal table build
CALL METHOD cl_alv_table_create=>create_dynamic_table
  EXPORTING
    it_fieldcatalog = i_alv_cat
  IMPORTING
    ep_table        = d_ref.
ASSIGN d_ref->* TO <f_fs>.

SELECT * FROM (p_tablen) INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE <f_fs>.


LOOP AT <f_fs> ASSIGNING <f_fs2>.
*your code goes here.
ENDLOOP. 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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