python方法写一个在同一时间对800个轴承进行按时间序列连续采样，并获取了每个轴承连续6000次振动信号数值，已经测定了700个轴承的工作状态，需要预测另外100个的工作状态。 轴承有3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，外加正常的工作状态。在训练数据集中，轴承的工作状态对应的分类为： 外圈故障为：1 内圈故障为：2 滚珠故障为：3 正常状态为：0 参赛选手需要设计模型根据轴承运行中的振动信号对轴承的工作状态进行分类。

针对这个问题，可以采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行建模。具体的实现步骤如下：

1. 对于每个轴承，将其连续的振动信号按时间序列进行采样，采样后每个轴承的数据维度为(6000,1)。

2. 将所有轴承的数据集合并成为一个大的数据集，此时数据维度为(800,6000,1)。

3. 针对数据集中的每个样本，使用滑动窗口的方式对其进行切分，以获取更多的训练样本。例如，可以将每个轴承的数据按照1000个点为一个窗口进行切分，每个窗口之间有50%的重叠。这样可以得到大约(48000,1000,1)的训练数据集。

4. 对于切分后的训练数据集，可以采用CNN进行训练。可以使用多层卷积层和池化层提取数据的特征，并在最后添加全连接层进行分类。

5. 训练完成后，对于测试数据集中的每个样本，使用相同的方式进行特征提取，并使用训练好的模型进行分类预测。

需要注意的是，在训练过程中，应该采用交叉验证的方式对模型进行调优，以避免过拟合现象的发生。