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轴承故障诊断的SVM程序(支持向量机程序MATLAB)，采用网格寻优法优化c，G参数，可用于故障诊断，模态识别等方面。

在工程领域，轴承作为关键部件，其运行状态的准确监测至关重要。支持向量机（SVM）凭借出色的分类性能，在轴承故障诊断等领域广泛应用。然而，SVM的性能很大程度上依赖于参数选择，这里我们通过网格寻优法来优化其关键参数c和G ，并给出MATLAB实现代码。

一、网格寻优法的原理

网格寻优法，简单来说，就是在预先设定的参数空间范围内，对参数组合进行穷举搜索，通过交叉验证评估每一组参数下SVM模型的性能，最终找到使模型性能最优的参数组合。这种方法简单直接，虽然计算量较大，但能较为可靠地找到较优参数。

二、MATLAB代码实现

% 加载数据 load bearing_data.mat; % 假设数据存储在bearing_data.mat文件中 data = bearing_data(:, 1:end - 1); % 特征数据 labels = bearing_data(:, end); % 标签数据 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(labels, 'HoldOut', 0.3); % 70%作为训练集，30%作为测试集 idxTrain = training(cv); idxTest = test(cv); trainData = data(idxTrain, :); trainLabels = labels(idxTrain); testData = data(idxTest, :); testLabels = labels(idxTest); % 设定参数搜索范围 cRange = logspace(-2, 2, 10); % c参数范围 gRange = logspace(-2, 2, 10); % G参数范围 % 初始化最优参数和最优准确率 bestC = 0; bestG = 0; bestAccuracy = 0; % 网格搜索 for i = 1:length(cRange) for j = 1:length(gRange) c = cRange(i); g = gRange(j); model = svmtrain(trainLabels, trainData, ['-c ', num2str(c),' -g ', num2str(g),' -v 5']); % 5折交叉验证训练模型 accuracy = model(3); % 获取交叉验证准确率 if accuracy > bestAccuracy bestAccuracy = accuracy; bestC = c; bestG = g; end end end % 使用最优参数训练最终模型 finalModel = svmtrain(trainLabels, trainData, ['-c ', num2str(bestC),' -g ', num2str(g)]); % 模型预测 [predictedLabels, accuracy, ~] = svmpredict(testLabels, testData, finalModel);

三、代码分析

1. 数据加载与划分：
   -load bearing_data.mat从文件中加载轴承数据，假设数据文件包含特征和标签。
   -cvpartition函数将数据划分为训练集和测试集，这里采用70 - 30的比例划分。

1. 参数搜索范围设定：
   -logspace函数用于生成对数等间距的参数范围，这里为c和g设定了从$10^{-2}$到$10^{2}$的10个取值。

1. 网格搜索过程：
   - 通过两层循环遍历所有c和g的组合。
   -svmtrain函数在每次循环中使用当前参数组合进行5折交叉验证训练模型，并获取交叉验证准确率。
   - 记录下使准确率最高的参数组合。

1. 最终模型训练与预测：
   - 使用找到的最优参数bestC和bestG训练最终的SVM模型。
   -svmpredict函数对测试集进行预测，并给出预测准确率。

通过上述代码和优化方法，我们可以利用SVM有效进行轴承故障诊断，并且这种方法在模态识别等其他相关领域同样适用。希望这篇博文能帮助大家更好地理解和应用基于网格寻优法优化参数的SVM在故障诊断中的实践。

轴承故障诊断的SVM程序(支持向量机程序MATLAB)，采用网格寻优法优化c，G参数，可用于故障诊断，模态识别等方面。