今日はこんな問題をお届けしますハイイロオオカミ アルゴリズムを使用して ICEEMDAN パラメーターを最適化するための MATLAB コード。
ICEEMDAN パラメータの最適化に関するアイデアについては、次のドキュメントを参照してください。
[1] Chen Aiwu、Wang Honwei. HBA-ICEEMDAN および HWPE に基づく遊星ギアボックスの故障診断 [J]. 機械および電気工学、2023、40(08): 1157-1166。
言及されている文書の原文: ICEEMDAN 法の分解効果はホワイト ノイズ振幅重み (Nstd) とノイズ追加数 (NE) に依存するため、著者はインテリジェントな最適化アルゴリズムを使用して ICEEMDAN の 2 つのパラメーターを最適化します。 、フィットネス関数はパッケージ ネットワーク エントロピーを使用します。フィットネス値が小さいほど、分解効果が優れていることを意味します。最適化と更新を通じて、最終的な最良のパラメーターの組み合わせ (Nstd、NE) が決定されます。
この記事では、ウェスタン リザーブ大学のデータ セットを例として、105.mat の X105_BA_time.mat データで 1000 個のデータ ポイントを選択します。データがない場合は、この記事をお読みください。Western Reserve University ベアリング診断データ処理、MATLAB の無料コード取得
最適化のために選択された 4 つの適応度関数, 自由に切り替えることができます. ICEEMDAN の最適化にはハイイロオオカミ アルゴリズムを使用しました. 最適化は 30 回実行され, 母数は 10 でした. ノイズ振幅重みの最適化範囲を[0.15,0.6]、ノイズ加算数の最適化範囲を[50,600]として、ホワイトノイズ振幅重み(Nstd)とノイズ加算数(NE)を決定します。 ）アイスムダンの。
4 つの適応度関数は、最小エンベロープ エントロピー、最小サンプル エントロピー、最小情報エントロピー、最小順列エントロピーであり、コード内で 1 回クリックするだけで切り替えることができます。
1. 適応度関数としての最小エンベロープエントロピー
最適化プロセスは次のとおりです。
結果は次のとおりです。
2. 適応度関数としての最小サンプルエントロピー
3.適応度関数としての最小情報エントロピー
4.適応度関数としての最小順列エントロピー
コード：
%% 以最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵、最小排列熵为目标函数（任选其一），采用GWO算法优化ICEEMDAN，求取ICEEMDAN最佳的两个参数
clear
clc
close all
xz = 1; %xz, 选择1，以最小包络熵为适应度函数，
% 选择2，以最小样本熵为适应度函数，
% 选择3，以最小信息熵为适应度函数，
% 选择4，以最小排列熵为适应度函数，
if xz == 1
fobj=@EnvelopeEntropyCost; %最小包络熵
elseif xz == 2
fobj=@SampleEntropyCost; %最小样本熵
elseif xz == 3
fobj=@infoEntropyCost; %最小信息熵
elseif xz == 4
fobj=@PermutationEntropyCost; %最小排列熵
end
%% 选取数据
load 105.mat
da = X105_DE_time(6001:7000); %这里选取105的DEtime数据，注意这里替换为自己的数据即可，数据形式为n行*1列，列数必须为1。
%% 设置参数
lb = [0.15 50]; %噪声幅值权重的优化范围设置为[0.15,0.6]，噪声添加次数的优化范围为[50,600]
ub = [0.6 600];
dim = 2; % 优化变量数目
Max_iter=30; % 最大迭代数目
SearchAgents_no=10; %种群规模
%% 调用GWO函数
disp('代码运行时间较长，请耐心等待！')
[fMin , bestX, Convergence_curve ] = GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj,da);
%% 画适应度函数曲线图，并输出最佳参数
figure
plot(Convergence_curve,'Color',[0.9 0.5 0.1],'Marker','>','LineStyle','--','linewidth',1);
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
legend('GWO优化ICEEMDAN')
disp(['The best solution obtained by GWO is : [',num2str(bestX(1)),',',num2str(fix(bestX(2))),']']); %输出最佳位置
disp(['The best optimal value of the objective funciton found by GWO is : ', num2str(fMin)]); %输出最佳适应度值誰もが変数 xz に注目します。1 を選択すると、最小エンベロープ エントロピーが適合関数として使用されます。2 を選択すると、最小サンプル エントロピーが適合関数として使用されます。3 を選択すると、最小情報エントロピーは次のようになります。 4 を選択した場合、最小の順列エントロピーが適応度関数になります。これにより、誰でも簡単に切り替えることができます。
コードディレクトリは次のとおりです。
ここでは、MATLAB のヒントを簡単に紹介します。MATLAB の「名前」を右クリックすると、グループ化の基準が表示され、このタイプをチェックします。MATLAB は、現在のフォルダー内のすべてのファイルをさまざまなタイプに従って自動的にグループ化します。どのファイルが関数に属し、どのファイルがスクリプトに属しているかを判断するには、一般的に、スクリプトは実行できますが、関数は実行できません。これは初心者の友達にもとても優しいです！
この問題の完全なコードを取得し、背景にキーワードを含めて返信します。
TGDM828