江南大学轴承数据故障诊断(利用一维CNN进行故障诊断,代码和数据放在压缩包,无需修改任何东西,解压缩后直接运行,有详细注释)

news2024/10/6 10:30:00

 1.江南大学轴承数据集介绍

采样频率:50khz,采样时间:10s

转速:600 800 1000/rpm

内圈:ib

外圈:ob

滚动体:tb

正常:N

 以600转速下的内圈故障数据为例展示:

开始数据

截止数据 

 

江南大学轴承数据集

2.一维CNN模型

3.文件夹

 4.效果

600rpm数据集下,总样本数:8000个样本,训练集与测试集比例:7:3

 

 

 800rpm数据集下,总样本数:8000个样本,训练集与测试集比例:7:3

 1000rpm数据集下,总样本数:8000个样本,训练集与测试集比例:7:3 

 

代码运行环境要求

tensorlfow>=2.4.0

python>=3.6.0,

其他库版本无要求

 对代码和数据感兴趣的可以关注,包代码讲解

import numpy as np 
import pandas as pd
#from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import Counter
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] # 添加中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False
#压缩包https://mbd.pub/o/bread/ZJyalZps

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