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前言

本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，使用特征提取和KAN模型进行故障识，并通过CNN-SENet、MLP以及传统机器学习模型SVM进行对比分析。特征提取、KAN模型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_凯斯西储大学轴承数据集-CSDN博客

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对比结果分析：

从对比实验可以看出, 在轴承故障诊断任务中：

故障信号经过特征提取后，KAN的准确率要优于CNN-SENet、 MLP以及传统机器学习模型SVM！

代码数据如下：

上述模型已经在如下两个代码合集里面更新，请购买过同学及时更新下载：

（1）KAN、KAN卷积，KAN、KAN卷积结合注意力机制

链接：

独家首发 | 基于 KAN、KAN卷积的轴承故障诊断模型-CSDN博客

（2）特征提取+机器学习模型、SHAP 模型可视化和参数搜索

链接：

SHAP 模型可视化 + 参数搜索策略在轴承故障诊断中的应用-CSDN博客

1 数据集和特征提取

1.1 数据集导入

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：

数据的读取形式以及预处理思路

1.2 故障信号特征提取

选择峭度、熵值、分形值、波形指标、频谱指标、频域指标、 统计特征、振动特征等13种指标来捕捉轴承信号的多尺度特征，作为机器学习模型的训练与识别。

2 基于 KAN 的故障诊断模型

2.1 定义KAN 模型

2.2 参数设置，模型训练

3 模型评估和可视化

3.1 模型分数、准确率、精确率、召回率、F1 Score

3.2 故障十分类混淆矩阵

3.3 t-SNE 特征可视化

（1）原始数据 t-SNE特征可视化

（2）模型训练后的 t-SNE特征可视化：

4 代码、数据整理如下：

点击下方卡片获取代码！