用CNN对轴承包络谱的诊断结果不如对频谱诊断结果的原因

CNN是一种用于图像处理的深度学习模型，通常应用于图像分类、物体检测等任务。在轴承故障诊断中，我们可以将轴承包络谱或频谱看作是一种图像，用CNN进行分类或检测。

然而，对于轴承包络谱和频谱的诊断结果不同，可能是由于以下原因：

1. 轴承包络谱和频谱的特征不同。轴承包络谱是通过对振动信号进行包络分析得到的，其特征主要体现在包络线上。而频谱是通过对振动信号进行傅里叶变换得到的，其特征主要体现在频率分布上。因此，对于不同类型的故障，其在包络谱和频谱上的表现不同，可能需要不同的特征提取方法和模型来进行诊断。

2. 数据量和质量的影响。轴承包络谱和频谱的数据量和质量对诊断结果的影响较大。如果数据量不足或者数据质量较差，模型的诊断结果可能会受到影响。此外，对于不同类型的故障，其在包络谱和频谱上的表现可能也不同，需要根据具体情况选择合适的数据集。

因此，在选择轴承故障诊断方法时，需要根据具体情况选择合适的方法和模型。对于不同类型的故障，可能需要采用不同的特征提取方法和模型来进行诊断。同时，需要保证数据量和质量，以提高诊断结果的准确性和可靠性。

相关问题

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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pytorch轴承故障诊断

在轴承故障诊断中，可以使用PyTorch进行故障分类。传统的轴承故障诊断方法通常使用一维轴承信号进行特征提取，如均值方差、HHT包络谱、FFT频谱、小波能量谱等\[1\]。然而，使用小波时频图技术可以将一维轴承信号转换为2维的时频图，从而可以将其作为图像输入到CNN、MLP-Mixer、visiontransformer等模型中进行图像分类\[1\]。

在一个具体的案例中，可以使用西储大学轴承故障诊断数据集，该数据集包含10类故障，其中正常样本作为一类特殊的故障类型\[2\]。数据集中每个样本的采样点为1024，每类故障有100个样本，总共有1000个样本。可以将数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集\[2\]。

在PyTorch中，可以使用SwinTransformer模型进行轴承故障诊断。可以将SwinTransformer与时频图结合起来，其中输入大小为64x64x3，patch size为4，类别数为10。通过对数据集进行100次训练，可以得到正确率曲线和损失曲线\[3\]。

总结起来，使用PyTorch进行轴承故障诊断可以通过将一维轴承信号转换为2维时频图，并使用SwinTransformer模型进行图像分类。这种方法可以提高故障诊断的准确性和效率。
#### 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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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