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分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测

分类效果

功能概述

(1) main1_AOA_VMD.m
核心功能：
使用阿基米德算法优化算法(AOA) 优化变分模态分解(VMD) 的关键参数（惩罚因子α和模态数K），对多通道信号进行自适应分解。

关键步骤：

用AOA优化VMD参数（最小化包络熵）

用最优参数执行VMD分解

绘制分解结果（IMF分量）

读取4个Excel文件（0.xlsx~3.xlsx）的振动信号数据

数据预处理（替换0值为4）

对每个信号通道：

保存原始信号和VMD分解结果

(2) main2_AOA_VMD_GRU.m
核心功能：
对比普通GRU 和 AOA-VMD-GRU 在故障诊断中的性能：

方案1：原始信号 → GRU分类

方案2：VMD分解信号 → GRU分类

关键步骤：

普通GRU（20个隐藏单元）

AOA-VMD-GRU（100个隐藏单元）

加载main1生成的信号数据

划分训练集/测试集（70%/30%）

构建两个GRU模型：

评估指标：准确率/精确率/召回率/F1分数

绘制混淆矩阵和性能对比曲线

依赖关系：
main2 必须 在main1之后运行，依赖其输出的x_data.mat（原始信号）和vmd_data.mat（VMD分解结果）

技术流程：
信号分解 → 特征提取 → 故障诊断模型构建 → 性能对比

算法步骤
(1) AOA-VMD 优化流程（main1）
for 每个信号通道 j in [1, d]:

1. 设置AOA参数：种群数=10, 最大迭代=10
2. 定义优化目标：最小化包络熵 fun(α,K)
3. AOA搜索最优[α, K]
4. 用最优(α,K)执行VMD分解
5. 绘制IMF分量
   end
   保存原始信号 + 所有VMD结果
   (2) 故障诊断流程（main2）
   普通GRU分支：
6. 加载原始信号x
7. 数据归一化
8. 构建GRU网络（20个隐藏单元）
9. 训练+测试 → 计算指标

AOA-VMD-GRU分支：

1. 拼接VMD分量[u]和标签[label]
2. 数据归一化
3. 构建增强GRU（100个隐藏单元）
4. 训练+测试 → 计算指标
   性能对比：
5. 绘制准确率/损失曲线对比图
6. 生成混淆矩阵

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行data = x;
%输入输出数据
input=data(:,1:end-1);    %data的第一列-倒数第二列为特征指标
output=data(:,end);  %data的最后面一列为标签类型
N=length(output);   %全部样本数目
testNum=0.3*N;   %设定测试样本数目
trainNum=N-testNum;    %计算训练样本数目
% 划分训练集、测试集
%随机抽取
id=randperm(N);   
input=input(id,:);  
output=output(id,:);
%训练集、测试集
P_train = input(1:trainNum,:)';
T_train =output(1:trainNum)';
P_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';
T_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';
num_class = length(unique(data(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别） 
% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train =  categorical(T_train)';
t_test  =  categorical(T_test )';
%  格式转换
for i = 1 : trainNumpp_train{i, 1} = p_train(:, i);
end
for i = 1 : testNumpp_test{i, 1} = p_test(:, i);
end
%  创建网络
numFeatures = size(P_train, 1);               % 特征维度

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229