用python写一个能判断轴承故障类型的程序

判断轴承故障类型的程序可以通过以下步骤实现：

1. 数据预处理：获取轴承运行时的振动信号，进行采样和滤波等预处理，以提高信号质量。
2. 特征提取：从信号中提取有用的特征，如频域特征、时域特征、小波分析特征等。
3. 特征选择：根据特征的重要性、相关性等指标，选择最具代表性的特征。
4. 模型训练：使用机器学习算法或深度学习算法训练模型，如支持向量机、决策树、神经网络等。
5. 模型评估：对训练好的模型进行评估，并对其进行调优。
6. 轴承故障类型判断：使用训练好的模型对实时的轴承振动信号进行预测，判断轴承故障类型。

下面是一个简单的用支持向量机（SVM）算法判断轴承故障类型的Python程序：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = np.loadtxt("bearing_data.txt", delimiter=",")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 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)

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma='scale', C=1.0, decision_function_shape='ovr')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy score: ", accuracy)

# 实时预测
new_data = np.array([[0.5, 0.3, 0.1, 0.7]])
pred = clf.predict(new_data)
print("Predicted class: ", pred)

其中，"bearing_data.txt"是包含轴承振动信号特征和故障类型的数据文件，X是特征矩阵，y是标签向量。训练集和测试集按照8:2的比例划分。支持向量机使用径向基函数（RBF）作为核函数，C为正则化参数，决策函数采用一对多策略。最后，程序输出分类准确率和实时预测结果。