变工况轴承故障诊断python代码
时间: 2024-04-14 18:24:13 浏览: 109
当涉及到变工况轴承故障诊断的Python代码时,通常会使用机器学习和信号处理技术来进行故障诊断。以下是一个简单的示例代码,用于演示如何使用支持向量机(SVM)进行轴承故障诊断:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = np.loadtxt('bearing_dataset.csv', delimiter=',')
X = data[:, :-1] # 特征数据
y = data[:, -1] # 标签数据
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
上述代码假设你已经有一个名为`bearing_dataset.csv`的数据集,其中包含了轴承的特征数据和对应的故障标签。你可以根据实际情况修改代码中的数据集路径和其他参数。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的轴承故障诊断可能需要更复杂的特征提取和模型调优。此外,还可以使用其他机器学习算法或深度学习模型来进行故障诊断。