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Python-凯斯西储大学#xff08;CWRU#xff09;轴承数据解读与分类处理
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注意本模型继续加入 轴承故障诊断—创新模型全家桶 中之前购买的同学请及时更新下载!
环境python 3.9 pytorch 1.8 以上
分类精度训练集、验证集、测试集均为98% 全网最低价创新网络分类效果显著模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征和频域特征收敛速度快性能优越, 精度高。创新度也有高性价比、高质量代码大家可以了解一下所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新后续会逐渐提高价格越早购买性价比越高 基于VMD-CNN-BiTCN的轴承故障诊断创新模型
1.创新点 利用VMD将原始信号分解为多个模态分量来提取信号的频域特征和时域特征CNN 可以用于提取信号的局部空间特征并通过CNN卷积池化层降低信号序列长度增加数据维度BiTCN 是一种双向时序卷积网络可以有效地捕获信号的时序信息。双向结构有助于模型捕获信号的动态特征 2. 原理流程 首先使用 VMD 对原始轴承信号进行分解得到多个模态分量每个模态分量作为输入经过 CNN 进行特征提取和抽象CNN 提取的特征再经过 BiTCN 进行时序建模和特征融合最终利用融合后的特征进行轴承故障的诊断和分类通过结合两种模型创新模型可以在轴承故障诊断任务中取得更好的性能和效果提高故障诊断的准确率和效率。 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VMD-CNN-BiTCN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 轴承数据加载与预处理
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 故障VMD分解可视化
第一步 模态选取
根据不同K值条件下 观察中心频率选定K值从K4开始出现中心频率相近的模态出现过分解故模态数 K 选为4。 第二步故障VMD分解可视化 1.3 故障数据的VMD分解预处理 2 基于Pytorch的VMD-CNN-BiTCN创新诊断模型
2.1 定义VMD-CNN-BiTCN分类网络模型 2.2 设置参数训练模型 100个epoch准确率98%VMD-CNN-BiTCN网络分类效果显著CNN-BiTCN模型能够充分提取轴承故障信号的多尺度特征收敛速度快性能特别优越效果明显。 注意调整参数 可以适当增加CNN层数和每层维度数微调学习率 微调BiTCN层数和每层通道数个数增加更多的 epoch 注意防止过拟合 可以改变一维信号堆叠的形状设置合适的长度和维度 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/ZpWWlZpy
