CNN对轴承故障信号特征提取

cd201519 2019-05-06 08:03:13

各位大佬，我最近在做一个用卷积神经网络对西储大学轴承数据进行特征提取，达到对故障信号分类贴lable的设计，输入的格式是mat格式，而且输入是一维的振动加速度信号，所以我用的是tensorflow的con2D的模块来做的，有没有大佬能给点思路，

...全文

849 2 打赏收藏转发到动态举报

写回复

2 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

li945 2019-06-27

打赏
举报

回复

你怎么用Tensorflow读取数据集啊我也刚开始做这个，数据集那块不知道怎么读取

Great1414 2019-06-14

打赏
举报

回复 2

他数据转换为图片的格式输入，比如按照周期计算，12K采样大概一个周期400个点，那么选24*24 = 564，网上可以搜一搜。

一维DCNN用于轴承故障诊断，仿真数据集为CWRU（凯西私储大学的公开轴承数据集）轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

Hilbert包络谱分析和Haar小波分析和数学形态学分析相对于时域无量纲参数分析、FFT分析方法，可以更好的观测出故障信号频率，分析故障类型。

本课程采用手把手教学的方式，从CNN和LSM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建CNN-LSTM组合神经网络进行多特征用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容，具体课程大纲如下：2、对多特征数据进行展示： 3、同时为了有更好的算法原理讲解，课程中配备了大量的算法模型图： 4、关于实战部分，手把手带着大家进行一行一行的敲代码，做到逐行逐句讲解。 5、实战模型的loss图和预测的结果。

python毕业设计-基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法项目（源码+全部数据）.zip1. 数据收集和准备：收集滚动轴承的振动信号数据，包括正常运行状态和故障状态下的数据。可以使用加速度计或传感器等设备采集数据，并进行标注和标记，以区分不同故障类型。 2. 数据预处理：对收集的滚动轴承振动信号数据进行预处理。可能包括信号去噪、均衡和特征提取等步骤，以提取有效的特征用于故障诊断。 3. 构建深度学习模型：选择适当的深度学习模型来进行故障诊断。常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。根据需求和数据的特点，设计并训练适当的模型。 4. 模型训练和调优：使用标记好的数据集对深度学习模型进行训练，并进行调优以提高准确性和鲁棒性。可以使用交叉验证、超参数调优等技术方法。 5. 故障诊断和预测：利用训练好的深度学习模型进行滚动轴承的故障诊断和预测。输入滚动轴承的振动信号数据，模型将输出故障的类型和程度等相关信息。 6. 可视化和结果展示：将故障诊断和预测结果进行可视化和结果展示，为用户提供直观的故障信息。可以通过界面设计、图表或报表等方式展

数据准备：收集或准备包含滚动轴承振动数据的数据集，确保数据集包含有标签的故障样本和对应的故障类别。可以收集滚动轴承振动信号、温度传感器数据等。数据预处理：对数据进行预处理，如数据清洗、去除噪声、标准化等。一些常用的预处理方法包括平滑滤波、傅里叶变换等。数据切分：将数据集切分为小段时间窗口，以便将振动信号转换为时间序列数据。每个时间窗口应包含足够的振动信息以区分不同的故障状态。 特征提取：在每个时间窗口上提取特征。可以使用各种信号处理和特征提取方法，如小波变换、功率谱密度、时域统计特征（如均值、方差等）等。数据标记：将提取的特征与相应的故障标签进行匹配。构建深度学习模型：在Python中使用合适的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建深度学习模型。可以选择使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）等结构，以便处理时间序列数据。模型训练：使用带有标签的数据集对深度学习模型进行训练。定义损失函数和优化器，并根据训练数据进行迭代训练。模型评估和调优：使用预留的测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确度、精确度

37,722

社区成员

34,238

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章