本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度学习的**滚动轴承故障诊断**系统

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的故障诊断。首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出轴承的故障位置。

根据西储大学轴承数据中心提供的文档，按照故障类型将数据整理进不同的文件夹，方便以后调用

针对强背景噪声下滚动轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题，提出了融合概率主成分分析(PPCA)及1.5维Teager能量谱的故障特征分析方法。首先对信号进行概率主成分分析，通过对信号降维重构信号，提取信号故障特征主成分，去除强背景噪声干扰；然后对重构信号进行1.5维能量谱分析，从而获得轴承故障特征谱信息。利用所提方法对滚动轴承模拟数据及实验数据进行分析，结果表明与集合经验模态分解(EEMD)包络谱相比，采用PPCA与1.5维能量谱的分析方法在进行滚动轴承故障高阶倍频提取时具有一定的优势。

滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大, 但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题. 因此, 本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM). 首先, 利用改进的1D-CNN-LSTM模型对滚动轴承6种不同的工作状态进行了分类识别实验, 实验结果表明提出的分类模型能够以较快的速度识别出滚动轴承的不同状态, 平均识别准确率达99.83%; 其次, 将提出的模型与部分传统算法模型进行对比实验, 结果表明所提方法在测试精度方面有较大优势; 最后, 引入迁移学习测试模型的鲁棒性和泛化能力, 实验结果表明提出的改进模型在不同工况下有较好的适应性和高效性, 模型有较强的泛化能力, 具备工程应用的可行性.

对振动信号进行奇异值分解去噪，然后提取包络谱频谱

为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。

利用BP神经网络进行故障诊断，内有西储大学的轴承数据，且对数据进行截取、分类以及特征提取等

信号预处理——零均值化 在测试中由数据采集所得的原始信号，在分析前需要进行预处理，以提高数据的可靠性和真实性，并检查信号的随机性，以便正确地选择分析处理方法。本设计中，我们采用零均值化处理。 零均值化处理又称中心化处理。信号的均值相当于一个直流分量，而直流信号的傅里叶变换是在 处的冲激函数，因此若不去除均值，在作信号谱分析时，将在 处出现一个大的谱峰，并会影响在 左右处的频谱曲线，使它产生较大的误差。 设采样数据为 (n=1，2，…，N)，其均值通过下式计算： 用下式进行零均值化处理： 处理后， 就变为一个均值为零的新信号 (n=1，2，…，N)。

结合小波分析及神经网络算法对轴承各种故障进行诊断鉴别