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基于深度学习的机械故障诊断 CNN用于机械故障诊断 这些代码用于两篇论文:“基于基于原始传感信号的卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断”(paper_1)和“基于以振动信号的二维表示作为输入的基于卷积神经网络的轴承故障诊断”(paper_2) )。 先决条件,Matlab 2013a,Python 2.7.11,Tensorflow(在ubuntu14.04中更好)。 首先,您应该运行image_matrix.m来准备自己的数据。 其次,应该使用disorder_images.py和input_bear_data.py将数据变形为张量流的输入格式。 最后,您可以选择为paper_1运行mnist_b.py或mnist_c.py,为paper_2运行mnist_2d.py。 如果大家对以上研究兴趣,可以进一步参考我的这两篇论文:针对原始振动信号具有良好抗噪和域自适应能力的故障诊断新的深
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mechanical-fault-diagnosis-based-on-deep-learning-master.zip (9个子文件)
Mechanical-Fault-Diagnosis-Based-on-Deep-Learning-master
input_data.py 6KB
disorder_images.py 1KB
mnist_b.py 3KB
mnist_2d.py 4KB
input_bear_data.pyc 4KB
README.md 1KB
mnist_c.py 3KB
image_matrix.m 975B
input_bear_data.py 3KB
共 9 条
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