MATLAB实现基于BP神经网络与支持向量机的风机故障智能诊断系统

资 源 简 介

本项目开发了风机故障智能诊断系统，集成BP神经网络与支持向量机两种机器学习方法，支持数据预处理、模型训练与分类对比，有效识别风机运行中的故障模式。

详 情 说 明

基于BP神经网络与支持向量机的风机故障智能诊断系统

项目介绍

本项目旨在开发一个风机故障智能诊断系统，通过构建BP神经网络和支持向量机(SVM)两种机器学习模型，对风机运行数据进行故障分类和诊断。该系统能够自动提取风机运行特征，训练高性能分类模型，并对新样本进行快速准确的故障类型预测，为风电机组的状态监测与维护决策提供技术支持。

功能特性

• 双模型对比：集成BP神经网络和SVM两种经典机器学习算法，支持模型性能对比分析
• 完整数据预处理：提供数据标准化、特征提取、数据集划分等预处理功能
• 模型训练与优化：实现模型训练、验证和测试全流程，支持超参数调优
• 全面性能评估：生成包含准确率、混淆矩阵、ROC曲线等指标的评估报告
• 故障诊断预测：支持新样本故障类型预测并输出置信度分数

使用方法

1. 数据准备：将风机运行状态数据以CSV格式放入指定数据目录，确保数据包含振动信号特征、温度数据、运行参数和故障标签

1. 模型训练：运行主程序启动模型训练流程，系统将自动进行数据预处理、模型训练和参数优化

1. 性能评估：查看生成的评估报告，包括两种模型的分类准确率、混淆矩阵可视化图表等性能指标

1. 故障诊断：使用训练好的模型对新样本进行故障类型预测，获取诊断结果和置信度

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 神经网络工具箱
• 至少8GB内存
• 推荐使用支持GPU加速的硬件环境

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了数据读取与预处理、特征工程处理、BP神经网络模型构建与训练、支持向量机分类器实现与优化、模型性能评估与对比分析、结果可视化图表生成以及故障诊断预测功能，为用户提供完整的端到端故障诊断解决方案。