故障诊断 | CNN-ResNets滚动轴承故障诊断实例代码

效果一览

基本介绍

CNN-ResNets（卷积神经网络-残差网络）在滚动轴承故障诊断中是一种常用的方法。这种方法利用深度学习技术，通过对滚动轴承的声音、振动等数据进行训练，可以有效地识别和预测滚动轴承的故障情况。CNN-ResNets结合了卷积神经网络和残差网络的优点，能够更好地处理滚动轴承数据中的特征，提高了诊断的准确性和效率。这种方法在工业领域的应用逐渐增多，为滚动轴承的健康管理和故障诊断提供了新的可能性。

滚动轴承故障诊断实例代码CNN-ResNets
随机森林
tensorflow结构python3.8
1.代码为python编写(有pycharm和jupyter两个版本，都可以运行)，可读性强，代码解释详细。适合新手熟悉整个诊断分析流程。
2.代码分别训练了三个模型:
传统机器学习方法：随机森林
深度学习方法：CNN
增加残差模块后的深度学习方法：CNN+ResNest
3.使用的凯斯西储大学（Case Western Reserve University）轴承数据中心的开源数据集。
4.数据文件采用Matlab格式.mat。提供数据集。
5.可生成混淆矩阵图和T-SNE图(随机森林不会生成这两个图)
随机森林-准确率得分：0.727
CNN-准确率得分：0.833
CNN+ResNet-准确率得分：0.989

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复：CNN-ResNets滚动轴承故障诊断实例代码。

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718## 标题