循环神经网络的轴承故障诊断的代码

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）在轴承故障诊断中有广泛的应用。以下是一个简单的RNN轴承故障诊断的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN

# 1. 数据准备
data = pd.read_csv('bearing_data.csv')  # 读取数据文件
X = data.drop('label', axis=1).values  # 特征数据
y = data['label'].values  # 标签数据

# 2. 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()  # 特征归一化
X = scaler.fit_transform(X)

# 3. 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 4. 构建RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(X_train.shape, 1)))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 5. 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train.reshape(-1, X_train.shape, 1), y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 6. 模型评估
loss, accuracy = model.evaluate(X_test.reshape(-1, X_test.shape, 1), y_test)
print("Test Loss:", loss)
print("Test Accuracy:", accuracy)

# 7. 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test.reshape(-1, X_test.shape, 1))

这段代码实现了一个简单的RNN模型用于轴承故障诊断。首先，通过`pandas`库读取轴承故障数据，并将特征数据和标签数据分别存储在`X`和`y`中。然后，使用`sklearn`库的`MinMaxScaler`对特征数据进行归一化处理。接下来，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用`tensorflow.keras`库构建RNN模型，其中包括一个SimpleRNN层和一个全连接层。模型编译后，使用训练集进行训练。训练完成后，使用测试集评估模型的性能，并输出测试损失和准确率。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测。