压缩感知轴承诊断 python

压缩感知轴承诊断是一种使用压缩感知技术来进行轴承故障检测和诊断的方法。在这个方法中，使用加速计传感器来采集轴承的震动数据，并利用压缩感知算法对数据进行处理和分析。压缩感知技术可以通过对数据进行稀疏表示和重构来实现有效的信号压缩和恢复，从而实现对轴承故障的检测和诊断。

在Python中，可以使用numpy库来实现压缩感知轴承诊断。可以首先对采集到的数据进行预处理，然后利用压缩感知算法对数据进行压缩和恢复，最后使用机器学习算法或其他方法对恢复后的数据进行故障检测和诊断。

以下是一个简单的压缩感知轴承诊断的示例代码：

import numpy as np

# 采集到的加速计传感器数据
datapoint = {"MaxTemp1": 35, "MinTemp1": 35, "MaxVibration1": 12}

# 随机初始化权重矩阵
w_layer1 = np.random.rand(4, 4)

# sigmoid函数定义
def sigmoid(z):
    s = 1.0 / (1.0 + np.exp(-1.0 * z))
    return s

# 压缩感知轴承诊断函数
def compressive_diagnosis(dp):
    x = np.array([1, dp["MaxTemp1"], dp["MinTemp1"], dp["MaxVibration1"]])
    return sigmoid(x.dot(w_layer1))

# 打印压缩感知诊断结果
print(compressive_diagnosis(datapoint))