卷积神经网络python代码轴承故障诊断
时间: 2024-03-07 17:45:47 浏览: 29
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用于图像处理和模式识别的深度学习模型。在轴承故障诊断中,CNN可以用于提取轴承振动信号的特征,并进行分类判断是否存在故障。
以下是一个简单的使用Python编写的卷积神经网络代码示例,用于轴承故障诊断:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 构建卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(100, 1)))
model.add(layers.MaxPooling1D(2))
model.add(layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D(2))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 加载数据集并进行预处理
x_train = np.load('train_data.npy')
y_train = np.load('train_labels.npy')
x_test = np.load('test_data.npy')
y_test = np.load('test_labels.npy')
# 将数据转换为适合输入模型的形状
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=2)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=2)
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)
# 打印预测结果
print(predictions)
```
请注意,上述代码仅为示例,实际应用中需要根据具体情况进行适当的修改和调整。