# 基于振动信号的滚动轴承故障诊断
## 1.介绍
毕设研究课题,根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级。方法思路走的是数据驱动,使用传统机器学习方法以及深度学习方法。这个开源项目做的是整理基于传统机器学习的轴承故障诊断的内容。\
主要分为三个部分:
- 数据集预处理:数据集增强(utils.augment)
- 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf)
- 分类器训练和保存
## 2.在0HP上测试集score:
+ KNN score is: 90.295% in test dataset
+ GaussianNB score is: 91.561% in test dataset
+ RandomForest score is: 94.515% in test dataset
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Python实现根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级源代码+训练好的模型+数据
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py:26个
pyc:5个
ipynb:3个
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Python实现根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级源代码+训练好的模型+数据 1.介绍 毕设研究课题,根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级。方法思路走的是数据驱动,使用传统机器学习方法以及深度学习方法。这个开源项目做的是整理基于传统机器学习的轴承故障诊断的内容。 主要分为三个部分: 数据集预处理:数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存 2.在0HP上测试集score: KNN score is: 90.295% in test dataset GaussianNB score is: 91.561% in test dataset RandomForest score is: 94
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diagnose_fault_by_vibration-master.zip (41个子文件)
diagnose_fault_by_vibration-master
main.py 2KB
data
readme.md 753B
utils
feature.py 6KB
.history
helper_20210303151628.py 483B
helper_20210303152203.py 924B
helper_20210303152251.py 914B
helper_20210303152242.py 913B
helper_20210303151949.py 660B
helper_20210303152111.py 868B
helper_20210303151659.py 504B
helper_20210303152249.py 914B
helper_20210303152129.py 881B
helper_20210303151639.py 495B
helper_20210303151627.py 483B
helper_20210303151820.py 549B
helper_20210303152107.py 859B
helper_20210303152258.py 914B
helper_20210303152154.py 918B
helper_20210303151656.py 503B
helper_20210303152155.py 918B
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helper_20210303151626.py 0B
helper_20210303152157.py 917B
helper_20210303152211.py 908B
helper_20210303151916.py 602B
pytorchtools.py 2KB
__pycache__
feature.cpython-37.pyc 6KB
augment.cpython-37.pyc 4KB
augment.cpython-36.pyc 4KB
helper.cpython-37.pyc 1KB
pytorchtools.cpython-37.pyc 2KB
augment.py 5KB
.ipynb_checkpoints
imbalance-datasets-checkpoint.ipynb 7KB
add_noise-checkpoint.ipynb 3KB
filters-checkpoint.ipynb 5KB
models
GaussianNB.pkl 3KB
readme.md 36B
RandomForest.pkl 878KB
knn.pkl 313KB
README.md 866B
introduction 1KB
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