基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断python代码

以下是基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('gearbox.csv')

# 将数据分为特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将标签中的字符串转换为数字
y = y.map({'normal': 0, 'fault': 1})

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM模型
model = SVC(kernel='sigmoid')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracy)

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变工况轴承故障诊断python代码

当涉及到变工况轴承故障诊断的Python代码时，通常会使用机器学习和信号处理技术来进行故障诊断。以下是一个简单的示例代码，用于演示如何使用支持向量机（SVM）进行轴承故障诊断：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = np.loadtxt('bearing_dataset.csv', delimiter=',')
X = data[:, :-1]  # 特征数据
y = data[:, -1]  # 标签数据

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

上述代码假设你已经有一个名为`bearing_dataset.csv`的数据集，其中包含了轴承的特征数据和对应的故障标签。你可以根据实际情况修改代码中的数据集路径和其他参数。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的轴承故障诊断可能需要更复杂的特征提取和模型调优。此外，还可以使用其他机器学习算法或深度学习模型来进行故障诊断。

轴承故障诊断svmPython代码

以下是使用Python实现轴承故障诊断的SVM代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 载入数据集
data = pd.read_csv('bearing.csv', header=None)

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
y[y == 'B'] = 0
y[y == 'IR'] = 1
y[y == 'OR'] = 2
y = y.astype('int')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 构建SVM模型并训练
svm = SVC(kernel='linear', C=1)
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`bearing.csv`是包含轴承故障数据的csv文件，其格式如下：

| 特征1 | 特征2 | …… | 特征n | 标签 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 0.1 | 0.5 | …… | 0.3 | B |
| 0.2 | 0.6 | …… | 0.4 | IR |
| 0.3 | 0.7 | …… | 0.5 | OR |
| …… | …… | …… | …… | …… |

其中，特征1到特征n是轴承的各种传感器数据，标签是轴承的故障类型，B表示正常，IR表示内圈故障，OR表示外圈故障。

在代码中，首先读入数据集，然后对数据进行预处理，将标签转化为0/1/2的整数形式。接着，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用SVM模型进行训练，并使用测试集进行预测，最后计算预测准确率。