项目介绍

本文主要讲解了对凯斯西储大学轴承数据进行分类的代码实现。数据集的具体介绍可以参考相关资料。文章将重点介绍基于12K采样频率的驱动端轴承故障数据进行分类的实现方法。
    
    
     
在讨论外圈故障时，本文仅考虑中心方向@6:00的外圈故障。由于故障直径为0.7112mm的数据不完整，我们仅基于其他三种故障直径的数据进行分析。
    
    
    
     
数据集介绍
    
     
数据集包含12K采样频率下的驱动端轴承故障数据。这些数据涵盖了多种故障类型，适合用于故障分类任务。由于部分数据缺失，我们在实际分析中仅使用了其他三种故障直径的数据。
    
    
    
     
数据处理与分析
    
     
在数据处理过程中，我们对故障数据进行了标准化和特征提取。通过对数据分布和特征模式的分析，我们采用了多种分类方法进行验证和优化。
    
    
    
     
模型设计与训练
    
     
基于处理后的数据，我们设计了一个循环神经网络模型进行故障分类任务。通过多轮训练和参数优化，我们得到了较高的分类准确率。
    
    
    
     
结果与分析
    
     
最终实验结果表明，该模型在驱动端轴承故障分类任务中表现优异。通过对分类结果的统计分析，我们验证了模型的泛化能力和稳定性。