轴承故障诊断神经网络

### 使用神经网络进行轴承故障诊断

#### 卷积神经网络用于旋转机械故障诊断
项目中的代码包含了详细的注释，帮助初学者理解各个部分的功能和作用。同时，提供的数据集让用户能够快速上手，了解如何使用卷积神经网络（CNN）进行旋转机械故障诊断[^1]。

#### CNN-Transformer一维故障信号识别模型
一种基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型被提出并应用于轴承故障诊断中。该方法结合了一维卷积神经网络提取局部特征的能力以及Transformer捕捉全局依赖性的优势，在处理时间序列数据方面表现出色[^2]。

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载预处理后的振动信号数据
data = ...  # 数据形状应为 (样本数, 时间步长, 特征维度)

labels = ...  # 对应标签数组

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train.reshape(-1, X_train.shape[-1])).reshape(X_train.shape)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test.reshape(-1, X_test.shape[-1])).reshape(X_test.shape)

model = Sequential([
    Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, data.shape[-1])),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(rate=0.5),
    Dense(num_classes, activation='softmax')  # num_classes取决于具体应用场景下的类别数量
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test_scaled, y_test))

#### BP神经网络的应用实例
BP神经网络对于轴承故障实现了良好的识别预测效果，并具有广泛的实际应用价值。通过调整不同的参数设置，如选择合适的训练算法、传递函数等，可以针对特定的任务获得较为理想的性能表现[^3]。

#### 一维卷积神经网络在轴承故障诊断中的应用
尽管二维卷积神经网络已经在许多领域取得了成功，但在某些情况下，一维卷积神经网络同样适用于解决工程实践中的问题。例如，在对机械设备运行状态监测时所采集到的时间序列数据进行分析的过程中，采用1DCNN结构往往可以获得不错的结果[^4]。