经常读到我文章的老朋友应该都知道，小淘这里的很多内容都是在持续更新的，可以说每一个作品都物超所值！今天咱们就继续更新一下之前的一个“卷王级”作品！之前推出的文章在这里，没读过的可以先读读这两篇：15种数据分解+6种熵特征提取+N种机器学习分类实现故障诊断全流程！15种数据分解+19种熵特征提取+N种机器学习分类实现故障诊断全流程！本期更新内容为，在原作品基础上新增34种熵，让你的审稿人眼前一亮！新

今天水一期，总结一下以前写过的几篇保姆级故障诊断。学会这几篇，机器学习的故障诊断你就基本合格了！本期内容：基于SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断。依旧是采用经典的西储大学轴承数据。基本流程如下：首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。其次对每种状态的数据进行特征向量的求取，并为每组数据打上标签。然后将数据送入CNN进行特征提取， 并进行PCA降维后特征可视化，并与

预测：通常指的是在给定一些输入变量的情况下，预测未来某个或某些事件的可能结果。回归：是一种统计分析方法，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。

一个合理设计的奖励函数能够引导智能体在调整PID参数时，优化控制性能，而不合理的奖励函数则可能导致控制效果差，甚至使智能体偏离期望的控制行为。PID控制基于比例(P)、积分(I)和微分(D)三部分的线性组合来生成控制信号，在具体的控制系统里主要通过调整比例增益Kp、积分增益Ki，和微分增益Kd，这3个参数调节系统的输出，使其尽可能接近期望的目标值。系统的输入信号为x(t)，PID控制器接收输人信号

截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了26篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共27篇！参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量

截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了16篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共17篇！参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量

给大家推荐几种公开的轴承诊断故障数据集网址，其中第一个是最常用的，美国西储大学数据集，该数据集的应用最为广泛，因此公信力也是最大的。②-⑤均是国外大学的轴承数据集，其中⑤是一个轴承寿命预测的数据集，做寿命预测的小伙伴可以尝试一下该数据。大家根据自身需要进行下载，这几个网站都有很方便的下载入口。后面又补充了几种其他类型的数据集，大家按需下载即可。① 西储大学数据集（绝大数论文的选择）https://

截止到本期，一共发了12篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量数据预测为例，MATLAB代码5.机

截止到本期，一共发了4篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下：1.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！2.机器学习预测全家桶-Python，新增CEEMDAN结合代码，大大提升预测精度！3.机器学习预测全家桶-Python，新增VMD结合代码，大大提升预测精度！4.Python机器学习预测+回归全家桶，再添数十种回归模型！这

首先声明！本期内容可谓是卷王之作！本期推文直接囊括了15种数据分解方法+6种熵特征提取方法+N多种机器学习分类方法。这随便排列组合一下，可能就是一篇水刊论文了（这里仅限水刊哦！）。学会这一篇，直接玩转故障诊断！这里提示一下刚接触故障诊断的小伙伴，不要一上来就搞太高深的，本篇代码实属精品，都是比较基础的，非常适合入门！本期的推文可以直接复现很多很多期刊的主体方法（细节之处还得自己加工！），比如以下：