多种滚动轴承诊断数据集（凯斯西储大学、辛辛那提大学、西安交通大学）故障诊断系统，一维时间序列分类和二维图像处理分类，采用多种模型进行对比实验-北京尧图网络

滚动轴承故障诊断数据集。故障诊断预测、分类轴承故障诊断需要数据支撑数据集1.CWRU西储大学轴承数据集2、辛辛那提IMS数据3.FEMTO-ST 轴承退化数据集4.哈工大航空发动机轴承数据集5.德国帕德博恩轴承数据集6.江南大学轴承数据集7.加拿大渥太华变转速工况轴承数据集8.华中科技大学齿轮箱数据集9.美国康涅狄格大学齿轮数据使用Python和TensorFlow框架来构建这个系统多种滚动轴承数据集凯斯西储大学、辛辛那提大学、西安交通大学故障诊断系统一维时间序列分类和二维图像处理分类采用多种模型进行对比实验文章目录滚动轴承故障诊断数据集。故障诊断预测、分类轴承故障诊断需要数据支撑数据集![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/cf644cc02853488fb1ecadaffdf15332.png)1. 数据预处理一维时间序列数据预处理二维图像数据预处理2. 构建模型一维CNN模型示例二维CNN模型示例3. 训练模型4. 模型评估与可视化5. 多特征输入多特征输出仅供参考凯斯西储大学滚动轴承数据集、辛辛那提大学滚动轴承数据集、西交大轴承数据集各种滚动轴承数据集一维、二维分类 python1、一维时间序列卷积神经网络分类cnn cnn-lstmbilstm cnn-XGboost KNN Adboost rf DNN VGG Resnet等TCN、cnn-TCN等并包含各种基础模型作为模型对比2、二维图像处理分类利用连续小波变换CWT、短时傅立叶变换、WVD、格拉姆角场GAF、马尔可夫变迁场MTF、递归图RP各个方法将一维转二维数据预处理。多种滚动轴承数据集如凯斯西储大学、辛辛那提大学、西安交通大学等的故障诊断系统包括一维时间序列分类和二维图像处理分类并采用多种模型进行对比实验。使用Python和TensorFlow框架来构建这个系统。1. 数据预处理一维时间序列数据预处理对于一维时间序列数据首先需要加载数据并将其转换为适合输入到神经网络中的格式。这里以CWRU数据集为例importscipy.ioassioimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefload_data(file_path):matsio.loadmat(file_path)datamat[variable_name]# 根据.mat文件结构调整变量名labelsmat[labels]# 假设.mat文件中包含标签信息returndata,labels data,labelsload_data(path_to_cwru_dataset.mat)X_train,X_val,y_train,y_valtrain_test_split(data,labels,test_size0.2,random_state42)二维图像数据预处理利用连续小波变换(CWT)、短时傅立叶变换(STFT)等方法将一维信号转换为二维图像。fromscipy.signalimportcwt,morletimportmatplotlib.pyplotaspltdeftime_series_to_image(data,methodcwt):ifmethodcwt:widthsnp.arange(1,31)cwtmatrcwt(data,morlet,widths)returncwtmatrelifmethodstft:f,t,Zxxsignal.stft(data,fs12000,nperseg1024)returnnp.abs(Zxx)else:raiseValueError(Unsupported method)# 示例将单个样本转换为图像image_datatime_series_to_image(X_train[0])plt.imshow(image_data,aspectauto,cmapjet)plt.show()2. 构建模型一维CNN模型示例importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsdefbuild_1d_cnn(input_shape,num_classes):modelmodels.Sequential()model.add(layers.Conv1D(64,kernel_size3,activationrelu,input_shapeinput_shape))model.add(layers.MaxPooling1D(pool_size2))model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(128,activationrelu))model.add(layers.Dense(num_classes,activationsoftmax))model.compile(optimizeradam,losscategorical_crossentropy,metrics[accuracy])returnmodel input_shape(X_train.shape[1],1)modelbuild_1d_cnn(input_shape,num_classes10)二维CNN模型示例defbuild_2d_cnn(input_shape,num_classes):modelmodels.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,kernel_size(3,3),activationrelu,input_shapeinput_shape))model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size(2,2)))model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(128,activationrelu))model.add(layers.Dense(num_classes,activationsoftmax))model.compile(optimizeradam,losscategorical_crossentropy,metrics[accuracy])returnmodel input_shape(image_data.shape[0],image_data.shape[1],1)modelbuild_2d_cnn(input_shape,num_classes10)3. 训练模型historymodel.fit(np.expand_dims(X_train,axis-1),tf.keras.utils.to_categorical(y_train),epochs50,batch_size32,validation_data(np.expand_dims(X_val,axis-1),tf.keras.utils.to_categorical(y_val)))4. 模型评估与可视化fromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matriximportseabornassns y_predmodel.predict(np.expand_dims(X_val,axis-1))print(classification_report(y_val,np.argmax(y_pred,axis1)))cmconfusion_matrix(y_val,np.argmax(y_pred,axis1))sns.heatmap(cm,annotTrue,fmtd)plt.show()# 使用t-SNE进行可视化fromsklearn.manifoldimportTSNE tsneTSNE(n_components2,verbose1,perplexity40,n_iter300)tsne_resultstsne.fit_transform(model.layers[-2].output)plt.figure(figsize(16,10))sns.scatterplot(xtsne_results[:,0],ytsne_results[:,1],huey_val,palettesns.color_palette(hls,10),legendfull,alpha0.3)plt.show()5. 多特征输入多特征输出可以使用Keras的Functional API来构建接受多个输入的模型input_alayers.Input(shape(input_shape_a))input_blayers.Input(shape(input_shape_b))xlayers.Dense(64,activationrelu)(input_a)xlayers.Dense(64,activationrelu)(x)xmodels.Model(inputsinput_a,outputsx)ylayers.Dense(64,activationrelu)(input_b)ylayers.Dense(64,activationrelu)(y)ymodels.Model(inputsinput_b,outputsy)combinedlayers.concatenate([x.output,y.output])zlayers.Dense(64,activationrelu)(combined)zlayers.Dense(num_classes,activationsoftmax)(z)modelmodels.Model(inputs[x.input,y.input],outputsz)model.compile(optimizeradam,losscategorical_crossentropy,metrics[accuracy])一维时间序列分类和二维图像处理分类的方法。调整模型结构、数据预处理步骤以及评估指标

多种滚动轴承诊断数据集（凯斯西储大学、辛辛那提大学、西安交通大学）故障诊断系统，一维时间序列分类和二维图像处理分类，采用多种模型进行对比实验

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