Matlab 中的迁移学习：以滚动轴承故障诊断为例
一、前言
随着机器视觉与智能分析的进步，利用数据驱动的方法进行滚动轴承的故障诊断变得愈发重要。本文
主要探讨 Matlab 在滚动轴承故障诊断中的实际应用，通过一维轴承振动信号的转换以及预训练网络
应用的迁移学习进行轴承故障分类，力求提升诊断的准确性和效率。
二、环境及前提
本文基于 Matlab 2021b 及以上版本运行环境。在进行滚动轴承故障诊断时，我们首先将一维轴承
振动信号转换为二维尺度图图像，以方便后续的图像处理和分类。此过程是整个诊断流程的基础，也
是提高诊断准确率的关键步骤。
三、迁移学习在轴承故障诊断中的应用
1. 模型选择：我们选择使用 MATLAB 自带的 Squeezenet 模型进行迁移学习。Squeezenet 是一
种轻量级的深度神经网络模型，它能够在保持较高准确率的同时减少计算资源的消耗。如果您的
Matlab 环境中没有安装 Squeezenet 模型支持工具，您可以在命令窗口输入 squeezenet，
点击下载链接进行安装。
2. 迁移学习过程：迁移学习是一种有效的训练深度神经网络的方法，它利用预训练模型（如
Squeezenet）的权重和知识来帮助我们更快地训练新的模型。在轴承故障诊断中，我们利用迁
移学习将预训练的 Squeezenet 模型应用于我们的任务中，通过调整部分参数和添加新的全连
接层来适应我们的数据集。
四、程序运行及验证
我们的程序已经过严格验证，可以保证在运行环境中顺利运行。程序将一维轴承振动信号转换为二维
尺度图图像，并使用预训练的 Squeezenet 模型进行迁移学习对轴承故障进行分类。经过多次测试，
我们的程序在轴承故障诊断上的平均准确率达到了约 98%，这表明我们的方法在诊断滚动轴承故障方
面具有很高的准确性。
五、程序注释及使用
为了方便用户使用和理解我们的程序，我们为程序添加了详细的注释。这些注释包括每一行代码的功
能解释、参数的含义以及使用注意事项等。无论您是机器学习的初学者还是资深开发者，都可以通过
阅读这些注释轻松地理解和使用我们的程序。
