基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断python代码

时间: 2023-12-29 08:02:47 浏览: 48
以下是基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断的Python代码: ```python 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: ```python # 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: ```python 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。

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