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轴承故障诊断(一维时序信息结合二维图像实现故障诊断,python编程,十分类,每行代码都有详细中文注释,Tensorflow框架)

运行效果:轴承故障诊断(一维时序信息结合二维图像实现故障诊断,python编程,十分类,每行代码都有详细中文注释,Tensorflow框架)_哔哩哔哩_bilibili

运行环境库要求:TensorFlow>=2.4.0即可

1.模型介绍:

2.数据集介绍(凯斯西楚大学数据集,实现对12k采集频率下四种负载的诊断,同时也实现对48k采集频率下数据的诊断):十分类

0HP装载的是经sign_cwtimg.py生成的小波图像,已经划分好训练集和测试集

一维信号样本在生成小波图像的时候,对应的也会保存在.npy文件

0HP_x_test_1D:装0HP测试集的一维数据

0HP_x_train_1D.npy:装0HP训练集的一维数据

其它.npy文件也是如此。

Code.py_0HP.py是0HP数据集故障诊断代码,Code.py_1HP.py是1HP数据集故障诊断代码,Code.py_2HP.py是2HP数据集故障诊断代码,Code.py_3HP.py是3HP数据集故障诊断代码,Code.py_48k.py是48k数据集故障诊断代码

其它.py是也是如此。

0文件夹装的是0HP下原始的数据(包含十种故障),如下图所示

同理,1-3文件夹也是装的各种负载下的原始数据

3.效果:数据总体分为训练集,验证集,测试集(6:1:3)

0HP数据集

训练集与验证集的准确率曲线

测试集混淆矩阵

测试集准确率和打印测试集F1_SCORE报告

1HP数据集

训练集与验证集的准确率曲线

训练集与验证集的损失曲线

测试集的混淆矩阵

测试集的准确率和打印测试集F1_SCORE报告

2HP数据集

训练集与验证集的准确率曲线

训练集与验证集的损失曲线

测试集的混淆矩阵

测试集的准确率和打印测试集F1_SCORE报告

3HP数据集

训练集与验证集的准确率曲线

训练集与验证集的损失曲线

测试集的混淆矩阵

测试集的准确率和打印测试集F1_SCORE报告

48KHZ

训练集与验证集的准确率曲线

训练集与验证集的损失曲线

测试集的混淆矩阵

测试集的准确率和打印测试集F1_SCORE报告

http://www.jsqmd.com/news/360743/

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