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Python轴承故障诊断 (21)基于VMD-CNN-BiTCN的创新诊断模型-CSDN博客
● 数据集经测试模型在CWRU西储大学轴承数据集 和 哈工大航天发动机轴承数据集上表现分类准确率 均为99%
● 环境框架python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行
● 准确率测试集99%
● 使用对象论文需求、毕业设计需求者
● 代码保证代码注释详细、即拿即可跑通。 创新点
分支一轴承故障时序信号作为CNN模块输入通过一系列的1D卷积层和池化层操作实现对信号数据的时域和局部特征提取 分之二轴承故障信号先通过堆叠为2维矩阵然后是利用通过2D的ResNet卷积层和残差块对数据进行全局特征提取 并行融合将1D CNN模块和2D ResNet模块的输出进行并行融合以获得融合了时域和频域信息的特征表示。这些特征表示经过全连接层进行分类最终得到故障诊断的结果。通过1D CNN和2D ResNet的并行处理该模型能够综合利用时域和频域信息从而提高故障诊断的准确性和鲁棒性充分挖掘数据之间的关联性提高了故障诊断的性能。 前言
本文基于凯斯西储大学CWRU轴承数据先经过数据预处理进行数据集的制作和加载最后通过Pytorch实现1DCNN-2DResNet并行模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文
Python-凯斯西储大学CWRU轴承数据解读与分类处理_cwru数据集-CSDN博客
1 轴承故障数据的预处理
1.1 导入数据
参考之前的文章进行故障10分类的预处理凯斯西储大学轴承数据10分类数据集 train_set、val_set、test_set 均为按照721划分训练集、验证集、测试集最后保存数据 上图是数据的读取形式以及预处理思路 1.2 数据预处理制作数据集 2 基于Pytorch的1DCNN-2DResNet的轴承故障诊断
2.1 定义1DCNN-2DResNet分类网络模型 2.2 设置参数训练模型 50个epoch准确率100%用1DCNN-2DResNet并行网络分类效果显著模型能够充分提取轴承故障信号的全局空间和局部特征收敛速度快性能优越精度高效果明显! 2.3 模型评估
准确率、精确率、召回率、F1 Score 故障十分类混淆矩阵 代码、数据如下
对数据集和代码感兴趣的可以关注最后一行
# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100) # 设置随机种子以使实验结果具有可重复性
device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)#代码和数据集https://mbd.pub/o/bread/ZpWakplp
