MATLAB
实现基于
BWO-KELM
白鲸优化算法（
BWO）优化核极限学习机（
KELM
）进行故障诊断的详细项目实例
项目背景介绍
在工业设备的故障诊断中，机器故障的早期识别与准确诊断至关重要，能够显著提升设备的可靠性与安全性，减少生产线停机时间，并节省大量的维修成本。随着自动化程度的不断提高，传统的故障诊断方法已难以满足复杂多变的工业环境需求。故障诊断的关键在于准确地从大量的传感器数据中提取出有效的特征并进行分析，进而准确预测设备的运行状态。为了解决这一问题，基于机器学习的智能诊断技术已经逐渐成为当前故障诊断领域的研究热点，其中，核极限学习机（
KELM
）作为一种新型的学习算法，其高效性和较强的泛化能力使其在故障诊断中表现出色。
然而，KELM
在应用过程中面临着模型参数优化的挑战，传统的优化方法往往难以在高维复杂空间中有效找到最优解。为了进一步提高
KELM
的优化能力，研究人员提出了多种优化方法，其中白鲸优化算法（
BWO）作为一种新兴的自然启发式优化算法，凭借其强大的全局搜索能力和快速的收敛速度，在众多优化问题中表现出色。因此，结合
BWO优化算法与
KELM
算法成 ...