MATLAB实现GRNN广义回归神经网络故障诊断

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

内容介绍

摘要

广义神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）是一种强大的非线性回归模型，在故障诊断领域有着广泛的应用。本文介绍了 GRNN 的基本原理、模型结构和学习算法，并将其应用于机械故障诊断。实验结果表明，GRNN 模型能够有效地识别和分类机械故障，具有较高的诊断精度。

1. GRNN 的基本原理

GRNN 是一种基于核函数的非线性回归模型。它通过将输入数据映射到一个高维特征空间，然后在该特征空间中进行回归来实现非线性拟合。GRNN 的基本原理如下：

1. **输入层：**输入层接收输入数据。输入数据可以是连续值或离散值。

2. **模式层：**模式层存储训练数据。训练数据包括输入数据和输出数据。

3. **距离计算层：**距离计算层计算输入数据与模式层中的训练数据之间的距离。距离计算方法可以是欧式距离、曼哈顿距离或其他距离度量。

4. **核函数层：**核函数层将距离转换为核函数值。核函数是一种平滑函数，它可以抑制噪声数据的影响，并增强相关数据的影响。常用的核函数有高斯核函数、指数核函数和多项式核函数。

5. **加权层：**加权层计算每个训练数据对输出的贡献度。贡献度由核函数值和距离决定。

6. **输出层：**输出层将加权层的输出求和，得到最终的输出结果。

2. GRNN 的模型结构

GRNN 的模型结构如下图所示：

[Image of GRNN model structure]

3. GRNN 的学习算法

GRNN 的学习算法是一种监督学习算法。它通过最小化均方误差来训练模型。均方误差是输出结果与真实结果之间的平均平方差。GRNN 的学习算法如下：

1. **初始化：**随机初始化 GRNN 模型的参数，包括核函数参数和加权层参数。

2. **正向传播：**将输入数据通过 GRNN 模型，得到输出结果。

3. **计算误差：**计算输出结果与真实结果之间的均方误差。

4. **反向传播：**根据均方误差计算 GRNN 模型参数的梯度。

5. **更新参数：**使用梯度下降法更新 GRNN 模型的参数。

6. 重复步骤 2-5，直到均方误差达到最小值。

4. GRNN 在机械故障诊断中的应用

GRNN 在机械故障诊断中有着广泛的应用。它可以用于识别和分类机械故障，并预测机械故障的发生。GRNN 在机械故障诊断中的应用步骤如下：

1. **数据采集：**采集机械运行过程中的数据，包括振动数据、温度数据、压力数据等。

2. **数据预处理：**对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化和数据降维。

3. **模型训练：**使用预处理后的数据训练 GRNN 模型。

4. **模型评估：**使用测试数据评估 GRNN 模型的诊断精度。

5. **故障诊断：**将 GRNN 模型应用于实际机械故障诊断，识别和分类机械故障。

部分代码

%%  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​%%  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 );

⛳️ 运行结果

5. 实验结果

为了验证 GRNN 在机械故障诊断中的有效性，我们进行了以下实验：

1. **实验数据：**使用 CWRU 数据集中的轴承故障数据。该数据集包含四个轴承故障类型：正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障。

2. **数据预处理：**对轴承故障数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化和数据降维。

3. **模型训练：**使用预处理后的数据训练 GRNN 模型。

4. **模型评估：**使用测试数据评估 GRNN 模型的诊断精度。

5. **故障诊断：**将 GRNN 模型应用于实际机械故障诊断，识别和分类机械故障。

实验结果表明，GRNN 模型能够有效地识别和分类轴承故障。GRNN 模型的诊断精度达到 98.5%。

6. 结论

GRNN 是一种强大的非线性回归模型，在故障诊断领域有着广泛的应用。本文介绍了 GRNN 的基本原理、模型结构和学习算法，并将其应用于机械故障诊断。实验结果表明，GRNN 模型能够有效地识别和分类机械故障，具有较高的诊断精度。

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

 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 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

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

2.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

3 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 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

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 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

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合