目录
前言
1 经验模态分解EMD的Python示例
2 轴承故障数据的预处理
2.1 导入数据
2.2 制作数据集和对应标签
2.3 故障数据的EMD分解可视化
2.4 故障数据的EMD分解预处理
3 基于EMD-CNN的轴承故障诊断分类
3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch
3.2 定义EMD-VGG1d网络模型
3.3 设置参数，训练模型
往期精彩内容：
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT
Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT
Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD
前言
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行经验模态分解EMD的介绍与数据预处理，最后通过Python实现EMD-CNN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
经验模态分解EMD的原理可以参考如下：
Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD
1 经验模态分解EMD的Python示例
第一步，Python 中 EMD包的下载安装：
# 下载
pip install EMD-signal
# 导入
from PyEMD import EMD切记，很多同学安装失败，不是 pip install EMD，也不是pip install PyEMD， 如果 pip list 中 已经有 emd，emd-signal，pyemd包的存在，要先 pip uninstall 移除相关包，然后再进行安装。
第二步，导入相关包
importnumpyasnp
from PyEMD import EMD
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlib
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')第三步，生成一个信号示例
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(11*2*np.pi*t*t) + 6*t*t第四步，创建EMD对象，进行分解
emd = EMD()
# 对信号进行经验模态分解
IMFs = emd(signal)第五步，绘制原始信号和每个本征模态函数（IMF）
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(t, signal, 'r')
plt.title("原始信号")
for num, imf in enumerate(IMFs):
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, num+2)
plt.plot(t, imf)
plt.title("IMF "+str(num+1))
plt.show()
2 轴承故障数据的预处理
2.1 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7：2：1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
2.2 制作数据集和对应标签
第一步， 生成数据集
第二步，制作数据集和标签
# 制作数据集和标签
import torch
# 这些转换是为了将数据和标签从Pandas数据结构转换为PyTorch可以处理的张量，
# 以便在神经网络中进行训练和预测。
def make_data_labels(dataframe):
'''
参数 dataframe: 数据框
返回 x_data: 数据集 torch.tensor
y_label: 对应标签值 torch.tensor
'''
# 信号值
x_data = dataframe.iloc[:,0:-1]
# 标签值
y_label = dataframe.iloc[:,-1]
x_data = torch.tensor(x_data.values).float()
y_label = torch.tensor(y_label.values, dtype=torch.int64) # 指定了这些张量的数据类型为64位整数，通常用于分类任务的类别标签
return x_data, y_label
# 加载数据
train_set = load('train_set')
val_set = load('val_set')
test_set = load('test_set')
# 制作标签
train_xdata, train_ylabel = make_data_labels(train_set)
val_xdata, val_ylabel = make_data_labels(val_set)
test_xdata, test_ylabel = make_data_labels(test_set)
# 保存数据
dump(train_xdata, 'trainX_1024_10c')
dump(val_xdata, 'valX_1024_10c')
dump(test_xdata, 'testX_1024_10c')
dump(train_ylabel, 'trainY_1024_10c')
dump(val_ylabel, 'valY_1024_10c')
dump(test_ylabel, 'testY_1024_10c')2.3 故障数据的EMD分解可视化
选择正常信号和 0.021英寸内圈、滚珠、外圈故障信号数据来做对比
第一步，导入包，读取数据
import numpy as np
from scipy.io import loadmat
import numpy as np
from scipy.signal import stft
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')
# 读取MAT文件
data1 = loadmat('0_0.mat') # 正常信号
data2 = loadmat('21_1.mat') # 0.021英寸 内圈
data3 = loadmat('21_2.mat') # 0.021英寸 滚珠
data4 = loadmat('21_3.mat') # 0.021英寸 外圈
# 注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。第二步，数据集中统一读取 驱动端加速度数据，取一个长度为1024的信号进行后续观察和实验
# DE - drive end accelerometer data 驱动端加速度数据
data_list1 = data1['X097_DE_time'].reshape(-1)
data_list2 = data2['X209_DE_time'].reshape(-1)
data_list3 = data3['X222_DE_time'].reshape(-1)
data_list4 = data4['X234_DE_time'].reshape(-1)
# 划窗取值（大多数窗口大小为1024）
time_step= 1024
data_list1 = data_list1[0:time_step]
data_list2 = data_list2[0:time_step]
data_list3 = data_list3[0:time_step]
data_list4 = data_list4[0:time_step]第三步，进行数据可视化
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(data_list1)
plt.title('正常')
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(data_list2)
plt.title('内圈')
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(data_list3)
plt.title('滚珠')
plt.subplot(2,2,4)
plt.plot(data_list4)
plt.title('外圈')
plt.show()
第四步，首先对正常数据进行EMD分解
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PyEMD import EMD
t = np.linspace(0, 1, time_step)
data = np.array(data_list1)
# 创建 EMD 对象
emd = EMD()
# 对信号进行经验模态分解
IMFs = emd(data)
# 绘制原始信号和每个本征模态函数（IMF）
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(t, data, 'r')
plt.title("Original signal", fontsize=10)
for num, imf in enumerate(IMFs):
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, num+2)
plt.plot(t, imf)
plt.title("IMF "+str(num+1), fontsize=10)
# 增加第一排图和第二排图之间的垂直间距
plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.2)
plt.show()
其次，内圈故障EMD分解：
然后，滚珠故障EMD分解：
最后，外圈故障EMD分解：
注意，在信号的制作过程中，信号长度的选取比较重要，选择信号长度为1024，既能满足信号在时间维度上的分辨率，也能在后续的EMD分解中分解出数量相近的IMF分量，为进一步做故障模式识别打下基础。
2.4 故障数据的EMD分解预处理
对于EMD分解出的IMF分量个数，并不是所有的样本信号都能分解出8个分量，需要做一下定量分析：
import numpy as np
from PyEMD import EMD
# 加载训练集
train_xdata = load('trainX_1024_10c')
data = np.array(train_xdata)
# 创建 EMD 对象
emd = EMD()
print("测试集：", len(data))
count_min = 0
count_max = 0
count_7 = 0
# 对数据进行EMD分解
for i in range(1631):
imfs = emd(data[i], max_imf=8) # max_imf=8
if len(imfs) > 8 :
count_max += 1
elif len(imfs) < 7:
count_min += 1
elif len(imfs) == 7:
count_7 += 1
print("分解结果IMF大于8：", count_max)
print("分解结果IMF小于7：", count_min)
print("分解结果IMF等于7：", count_7)
由结果可以看出，大部分信号样本 都分解出8个分量，将近1/3的信号分解的不是8个分量。EMD设置不了分解出模态分量的数量（函数自适应），为了使一维信号分解，达到相同维度的分量特征，有如下3种处理方式：
-
删除分解分量不统一的样本（少量存在情况可以采用）；
-
对于分量个数少的样本采用0值或者其他方法进行特征填充，使其对齐其他样本分量的维度（向多兼容）；
-
合并分量数量多的信号（向少兼容）；
本文采用第二、三条结合的方式进行预处理，即删除分量小于7的样本，对于分量大于7的样本，把多余的分量进行合并，使所有信号的分量特征保持同样的维度。
3 基于EMD-CNN的轴承故障诊断分类
下面基于EMD分解后的轴承故障数据，通过CNN进行一维卷积作为的分类方法进行讲解：
3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch
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") # 有GPU先用GPU训练
# 加载数据集
def dataloader(batch_size, workers=2):
# 训练集
train_xdata = load('trainX_1024_10c')
train_ylabel = load('trainY_1024_10c')
# 验证集
val_xdata = load('valX_1024_10c')
val_ylabel = load('valY_1024_10c')
# 测试集
test_xdata = load('testX_1024_10c')
test_ylabel = load('testY_1024_10c')
# 加载数据
train_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(train_xdata, train_ylabel),
batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)
val_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(val_xdata, val_ylabel),
batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)
test_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(test_xdata, test_ylabel),
batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)
return train_loader, val_loader, test_loader
batch_size = 32
# 加载数据
train_loader, val_loader, test_loader = dataloader(batch_size)3.2 定义EMD-VGG1d网络模型
3.3 设置参数，训练模型
200个epoch，准确率将近96%，用浅层的VGG效果明显，继续调参可以进一步提高分类准确率。
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