cwru轴承数据集划分

cwru轴承数据集被划分为4个工况和数据集（A, B, C, D）进行验证。其中，数据集B是在48Khz采样频率下采集的，驱动端轴承故障直径又分为0.007英寸、0.014英寸、0.028英寸三种类别。每种故障下负载又分为0马力、1马力、2马力、3马力。在每种故障的每种马力下有轴承内圈故障、轴承滚动体故障、轴承外环故障（外环故障又分为3点钟、6点钟和12点钟三种类别）。
其他工况和数据集的划分以及详细内容可能需要进一步查询凯斯西储大学轴承故障数据集的官方网址或相关文档来获取更多信息。

相关问题

cwru轴承数据集处理代码

CWru轴承数据集是一个常用的振动信号数据集，其中包含不同工况下的机械轴承振动信号，并且经过了多种信号处理和特征提取方法的处理。为了更好地利用这个数据集，需要进行一些数据处理的工作。

首先，需要将数据集分为训练集和测试集。可以按照不同的工况将数据集进行分组，然后将每个组中的数据按照一定的比例划分为训练集和测试集。划分好后可以将数据集保存为npy文件，便于后续的读取和使用。

其次，需要进行数据标准化处理。对于每个特征值，可以使用标准差标准化的方法，将其转换为标准正态分布，以便更好地进行数据分析以及提高机器学习算法的精度。

接下来，可以选择多种机器学习算法对数据进行训练和预测。常见的算法包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等。对于每种算法，可以通过交叉验证的方法来选择最优的模型参数，并使用该模型对测试集进行预测。

最后，可以通过混淆矩阵和ROC曲线来评估机器学习算法的性能。混淆矩阵可以用来评估预测结果的准确性和召回率等指标，ROC曲线则可以用于评估算法的分类效果。通过不断的调整算法的参数，可以最终得到一种性能较好的机器学习算法，并将其应用到实际问题中。

CWRU数据集预处理的方法有哪些

CWRU数据集是一个常用的轴承故障诊断数据集，其预处理方法包括以下几个步骤：

1. 加载数据：利用Python中的Pandas库读取CWRU数据集中的.csv文件。

2. 数据清洗：通过可视化工具，如Matplotlib，检查数据是否存在缺失值、异常值等问题，并进行必要的处理。

3. 特征提取：从振动信号中提取有意义的特征。常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征、小波变换等。

4. 特征选择：选择对轴承故障诊断有重要作用的特征。可以使用特征重要性评估方法，如随机森林、GBDT等。

5. 数据归一化：将数据缩放到固定范围内，例如[0,1]或[-1,1]，以避免不同特征之间的量纲不同。

6. 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便模型的训练、调参和测试。

以上是CWRU数据集预处理的主要方法，不同的应用场景和算法可能需要进行不同的预处理步骤和参数设置。