基于GADF-CNN-GOSO-LSSVM的齿轮箱故障诊断

首先，利用格拉姆角场差(GADF)时频分辨率高、可以深度反映时间序列内在结构和关系的特点，对采集到的一维故障数据信号转为二维图像，得到图像后并将图像进行降维处理；然后，将第一步得到的格拉姆角场差图像输入二维卷积神经网络(CNN)进行自适应故障特征提取；最后，取CNN的全连接层结果作为LSSVM分类器的输入，并采用改进蛇优化算法GOSO对LSSVM分类器的超参数进行优化，以提高模型泛化能力，避免模型陷入局部最优

蛇优化算法SO是2022年提出的新算法，性能优异，目前应用较少，改进蛇优化算法GOSO/ISO应用更少，适合PAPER

改进点1为在初始化种群引入混沌映射，本代码提供10种混沌映射方法，分别为tent、logistic、cubic等

改进点2为在蛇优化算法勘探阶段位置更新公式更新为减法优化器算法，加快收敛速度，避免陷入局部最优

改进点3为加入反向学习策略，避免蛇优化算法陷入局部最优，加快收敛速度

附赠蛇优化算法

ID:95800

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