灰狼算法优化ICEEMDAN参数，四种适应度函数任意切换，最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵...

今天给大家带来一期由灰狼算法优化ICEEMDAN参数的MATLAB代码。

优化ICEEMDAN参数的思想可以参考该文献：

[1]陈爱午,王红卫.基于HBA-ICEEMDAN和HWPE的行星齿轮箱故障诊断[J].机电工程,2023,40(08):1157-1166.

文献原文提到：由于 ICEEMDAN 方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE)，因此，笔者采用智能优化算法对 ICEEMDAN 的2个参数进行优化，适应度函数采用包络熵，当适应度值越小，则代表分 解的效果越好；通过优化和更新，来确定最终的最佳参数组合(Nstd, NE)。

本期文章以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据中1000个数据点。没有数据的看这篇文章。西储大学轴承诊断数据处理，matlab免费代码获取

选取四种适应度函数进行优化，任意切换，采用灰狼算法优化ICEEMDAN，优化30次，种群数量为10。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]，以此确定ICEEMDAN的白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE)。

四种适应度函数分别是：最小包络熵，最小样本熵，最小信息熵，最小排列熵，代码中可以一键切换。

1.最小包络熵作为适应度函数

优化过程如下：

结果如下：

2.最小样本熵作为适应度函数

3.最小信息熵作为适应度函数

4.最小排列熵作为适应度函数

代码：

%% 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

大家注意看到xz这个变量，当选择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。这样大家切换起来就很方便了。

代码目录如下：

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这里浅浅说一个MATLAB的小技巧：右键MATLAB的“名称”，出现分组依据，勾选这个类型，MATLAB会自动将当前文件夹下的所有文件按照不同的类型进行分组，这个时候就能清楚地看到哪些文件属于函数，哪些文件属于脚本，一般来说，脚本是可以运行的，而函数是不可以运行的。这样对于一些新手小伙伴就很友好啦！

本期完整代码获取，后台回复关键词：

TGDM828