基于PyTorch的MS-1DCNN轴承故障诊断:CWRU数据集处理与可视化全流程

上传者: zAXLRycymk | 上传时间: 2025-10-17 10:55:58 | 文件大小: 1.02MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了使用PyTorch构建多尺度一维卷积神经网络(MS-1DCNN)进行轴承故障诊断的方法。首先,针对西储大学(CWRU)轴承数据集进行了数据预处理,包括滑动窗口切片、归一化等操作。然后,设计了一个多尺度卷积网络,利用不同大小的卷积核捕捉不同尺度的振动特征。训练过程中采用了动态学习率调整策略,并加入了早停机制防止过拟合。最后,通过混淆矩阵和准确率曲线对模型性能进行了全面可视化,最终实现了高达97.5%的识别率。 适合人群:具有一定机器学习基础,尤其是对深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于工业控制系统中轴承故障检测的应用场景,旨在提高故障诊断的准确性,减少维护成本和停机时间。目标是帮助读者掌握从数据预处理到模型部署的完整流程,能够独立完成类似任务。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和解释,便于读者理解和复现。同时强调了数据质量和模型结构设计的重要性,鼓励读者尝试不同的参数配置以优化模型性能。

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