基于主成分分析和马氏距离的轴承异常诊断源码

主成分分析PCA+马氏距离用于轴承异常诊断实现，核心库是numpy和sklearn。使用NASA声学和振动数据库数据集，对原数据进行预处理和聚合，观察后期故障造成的振动信号变化，采用前期较短的正常时间段的数据作为训练数据，然后后续的所有数据作为测试数据。采用PCA提取主成分，对马氏距离的分布进行可视化，马氏距离和阈值进行比较进行异常诊断。