Ansys Mechanical User Guides

RoadMap Rotating-machine-fault-data-set Open rotating mechanical fault data set 1.简介 众所周知，当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据。笔者自2019年初开始致力于收集和整理有价值的机械故障诊断数据。 此处分享均为开源数据集，数据来自原始研究方，笔者只整理数据获取途径。如果研究中使用了数据集，请按照版权方要求作出相应说明和引用。 笔者自己也在筹划整理私有的数据集和研究成果，未来将以适当的方式共享。 在此，特别向公开研究数据的研究者表示感谢和致敬，共享是一种精神。如涉及侵权，请联系我删除（）。 很多优秀的论文都有数据分享，也有越来越多的研究者和企业选择开源自己的成果，本项目保持更新。星标是比较通用的数据集。

基于深度学习的机械故障诊断 CNN用于机械故障诊断 这些代码用于两篇论文：“基于基于原始传感信号的卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断”（paper_1）和“基于以振动信号的二维表示作为输入的基于卷积神经网络的轴承故障诊断”（paper_2） ）。 先决条件，Matlab 2013a，Python 2.7.11，Tensorflow（在ubuntu14.04中更好）。 首先，您应该运行image_matrix.m来准备自己的数据。 其次，应该使用disorder_images.py和input_bear_data.py将数据变形为张量流的输入格式。 最后，您可以选择为paper_1运行mnist_b.py或mnist_c.py，为paper_2运行mnist_2d.py。 如果大家对以上研究兴趣，可以进一步参考我的这两篇论文：针对原始振动信号具有良好抗噪和域自适应能力的故障诊断新的深

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