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。