# 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
基于振动信号的滚动轴承故障诊断.zip （41个子文件） 
基于振动信号的滚动轴承故障诊断 
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 helper_20210303152246.py 930B 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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