机械故障诊断及工业工程故障诊断若干例子（第3篇）
Pytorch环境下基于WDCNN的滚动轴承故障诊断
算法程序运行环境为Python，采用Pytorch深度学习模块，也可用于地震信号，机械振动信号，语音信号，声信号等一维时间序列信号。
算法程序对WDCNN进行了改进，搭建了卷积核大小逐层递减的一维卷积神经网络，并减少了卷积层数量，达到了98以上的诊断准确率，同时有着较快的收敛速度。另外，针对时序信号的特点，将长短时记忆网络（LSTM）与搭建的一维卷积神经网络结合，提高分类准确率至99以上，但收敛速度较单一的卷积神经网络较慢。
算法程序采用了重叠采样方法以增加训练数据数量，从原始信号进行采集训练样本时，每一段信号与其后一段信号之间存在一部分重叠，有效增加了数据数量，避免模型过拟合。
参考文献
张伟。基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究〔D〕。哈尔滨工业大学，2017。
模块
importos
importnumpyasnp
importpandasaspd
importtorch
fromtorchimportnn，optim
fromtorch。utils。dataimportDataLoader，dataset，randomsplit
frommatplotlibimportpyplotasplt
importseabornassns
fromfaultdiagutilsimport
fromcnnmodelimportCNNasmodle
fromcnnmodelimportLSTMCNNasmodle
sns。set（）
MATLAB环境下基于包络谱和谱峭度的滚动轴承故障诊断
算法程序主要讲解如何应用包络谱分析和谱峭度来诊断轴承故障，也可用于金融时间序列，地震信号，机械振动信号，语音信号，声信号等一维时间序列信号。
滚动轴承的局部故障可能发生在外圈、内圈、保持架或滚动体中。当滚动体撞击外圈或内圈上的局部故障，或者滚动体上的故障撞击外圈或内圈时，轴承和传感器之间的高频共振会被激发。在时域中可视化原始内圈故障数据
在频域中可视化原始数据
放大低频范围内原始信号的功率谱，仔细观察BPFI的频率响应及其前几个谐波
计算原始信号的包络，并可视化。
计算包络信号的功率谱，并查看BPFI的频率响应及其谐波
MATLAB环境下基于振动信号的轴承状态监测和故障诊断
数据包含轴承不同运行工况的轴承多段振动信号（缺陷深度从3um逐渐增加到3mm以上），算法程序主要讲解如何从滚动轴承的振动信号中提取特征、进行状态监测和故障诊断，使用SignalProcessingToolbox和SystemIdentificationToolbox工具箱。
数据描述
加载振动信号，该振动信号是由滚动轴承外圈单点缺陷生成的，包含轴承不同运行工况的轴承多段振动信号（缺陷深度从3um逐渐增加到3mm以上），采样频率为20kHz。轴承振动信号存储在。mat中，defectDepthVec存储缺陷深度随时间变化的信号，expTime以分钟为单位存储相应的时间
Python环境下基于机器学习（决策树，随机森林，KNN和SVM）的轴承故障诊断
算法程序利用机器学习（决策树，随机森林，KNN和SVM）对轴承进行故障诊断，并利用网格搜索算法对机器学习进行调优，所用模块如下。importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsfrompylabimportrcParamsimportmatplotlib。pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromsklearn。preprocessingimportOrdinalEncoderfromsklearn。preprocessingimportStandardScaler
代码所使用的数据非原始数据，是经过特征提取的，如下
代码生成的图片如下
MATLAB环境下基于最近邻算法KNN的旋转机械多传感器故障诊断
故障模式如下Fault1：轴承故障BearingFaultFault2：齿轮啮合故障GearMeshFault3：不平衡故障ImbalanceFault4：不对中故障MisalignmentFault5：共振故障Resonance
使用5个传感器测量振动数据，通过从原始（传感器）数据中提取信息特征，评估一个旋转机器的健康状态。
试验台如下
以上项目的代码可面包多找到
面包多代码
https：mbd。puboGeBENHAGEN
此外，知乎付费咨询：哥廷根数学学派
擅长现代信号处理（改进小波分析系列，改进变分模态分解，改进经验小波变换，改进辛几何模态分解等等），改进机器学习，改进深度学习，机械故障诊断，改进时间序列分析（金融信号，心电信号，振动信号等）
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