轴承故障诊断 pytorch

轴承故障诊断是指通过对轴承信号进行分析和处理，来判断轴承是否存在故障的过程。在传统的轴承故障诊断方法中，通常采用各种特征提取技术对一维轴承信号进行处理，如均值方差、HHT包络谱、FFT频谱、小波能量谱等，得到的特征仍然是一维数据。然而，近年来，一种名为Swintransformer的方法被提出，并与小波时频图结合起来，用于轴承故障诊断。

Swintransformer是由微软在2021年提出的一种方法，通过将其与小波时频图结合，实现了轴承故障诊断中的特征提取和分类。这种方法尚未被广泛应用于故障诊断领域。

在这种方法中，首先将一维轴承信号转换为二维（3通道真彩图）的时频图，采用小波时频图技术实现这一转换。然后，将转换后的数据输入到图像分类模型，如CNN、MLP-Mixer、visiontransformer等，进行故障诊断。

为了验证这种方法的有效性，研究者使用了西储大学轴承故障诊断数据集，该数据集包含48K/0HP数据，共分为10类故障（包括正常作为一类特殊的故障类型）。每个样本的采样点为1024，每类故障有100个样本，总共包含1000个样本。研究者将数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。

因此，使用pytorch来实现轴承故障诊断，可以采用Swintransformer结合小波时频图的方法，将一维轴承信号转换为二维时频图，并利用pytorch中的CNN、MLP-Mixer、visiontransformer等模型进行图像分类，从而实现轴承故障的诊断。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/126801923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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