pytorch轴承故障诊断
时间: 2023-08-21 16:14:56 浏览: 101
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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