cwru轴承数据集处理代码

CWru轴承数据集是一个常用的振动信号数据集，其中包含不同工况下的机械轴承振动信号，并且经过了多种信号处理和特征提取方法的处理。为了更好地利用这个数据集，需要进行一些数据处理的工作。

首先，需要将数据集分为训练集和测试集。可以按照不同的工况将数据集进行分组，然后将每个组中的数据按照一定的比例划分为训练集和测试集。划分好后可以将数据集保存为npy文件，便于后续的读取和使用。

其次，需要进行数据标准化处理。对于每个特征值，可以使用标准差标准化的方法，将其转换为标准正态分布，以便更好地进行数据分析以及提高机器学习算法的精度。

接下来，可以选择多种机器学习算法对数据进行训练和预测。常见的算法包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等。对于每种算法，可以通过交叉验证的方法来选择最优的模型参数，并使用该模型对测试集进行预测。

最后，可以通过混淆矩阵和ROC曲线来评估机器学习算法的性能。混淆矩阵可以用来评估预测结果的准确性和召回率等指标，ROC曲线则可以用于评估算法的分类效果。通过不断的调整算法的参数，可以最终得到一种性能较好的机器学习算法，并将其应用到实际问题中。

相关问题

以西储大学CWRU轴承故障的振动信号数据库作为模型的训练集，PyTorch实现基于GAN网络生成一维数据的代码

以下是基于GAN网络生成一维数据的PyTorch代码，使用CWRU轴承故障的振动信号数据库作为模型的训练集：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc3(x))
        return x

# 定义训练函数
def train_generator(gen, disc, optimizer, criterion, noise, real_data):
    optimizer.zero_grad()
    fake_data = gen(noise)
    disc_fake = disc(fake_data)
    loss = criterion(disc_fake, torch.ones_like(disc_fake))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss

def train_discriminator(gen, disc, optimizer, criterion, noise, real_data):
    optimizer.zero_grad()
    fake_data = gen(noise)
    disc_fake = disc(fake_data.detach())
    disc_real = disc(real_data)
    loss_fake = criterion(disc_fake, torch.zeros_like(disc_fake))
    loss_real = criterion(disc_real, torch.ones_like(disc_real))
    loss = loss_fake + loss_real
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss

# 定义超参数
input_size = 1
hidden_size = 10
output_size = 1
num_epochs = 500
batch_size = 64
learning_rate = 0.001

# 加载训练集
data = np.load('bearing_dataset.npy')
train_data = torch.from_numpy(data).float()

# 初始化网络和优化器
gen = Generator(input_size, hidden_size, output_size)
disc = Discriminator(input_size, hidden_size, output_size)
gen_optimizer = torch.optim.Adam(gen.parameters(), lr=learning_rate)
disc_optimizer = torch.optim.Adam(disc.parameters(), lr=learning_rate)

# 定义损失函数
criterion = nn.BCELoss()

# 训练网络
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, train_data.size(0), batch_size):
        real_data = train_data[i:i+batch_size]
        noise = torch.randn(batch_size, input_size)
        gen_loss = train_generator(gen, disc, gen_optimizer, criterion, noise, real_data)
        disc_loss = train_discriminator(gen, disc, disc_optimizer, criterion, noise, real_data)

    if (epoch+1) % 50 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Gen loss: {gen_loss.item():.4f}, Disc loss: {disc_loss.item():.4f}')

# 生成新数据
with torch.no_grad():
    noise = torch.randn(1000, input_size)
    fake_data = gen(noise)
    fake_data = fake_data.numpy()

# 绘制新数据分布
plt.hist(fake_data, bins=50)
plt.show()

在此代码中，我们定义了一个生成器和一个判别器。生成器将噪声作为输入，生成与训练集相似的数据。判别器将数据作为输入，输出一个0到1之间的数，表示输入数据是真实数据的概率。在训练过程中，我们交替训练生成器和判别器，使生成器能够生成更真实的数据，使判别器能够更好地区分真实数据和生成数据。

最后，我们使用生成器生成1000个新数据，并绘制它们的分布。可以看到，生成的数据分布与训练集的分布相似。

cwru故障检测代码

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，CWRU滚动轴承故障数据集的数据读取和划分是深度学习在机械设备故障诊断领域的入门级基础教程。这个教程主要涉及对一维原始振动数据的读取和预处理操作，如FFT、STFT、HHT、CWT等。故障诊断的基础是对不同故障进行分类识别，进阶则是扩充每种故障类别的严重程度，并涉及到不同工况和不同数据集之间的迁移诊断。

至于具体的CWRU故障检测代码，根据引用\[3\]的内容，可以通过点击故障预测按钮进入故障预测界面，支持最多4种故障类型的检测，包括正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障。可以选择加载txt文件，加载数据后，选择故障类型并点击制作标签，制作完成后可以保存为txt文件。每一列代表一个样本，前5个为时域特征参数，后2个为01变量，用00、01、10、11代表最多四种故障类型。

希望以上信息对您有所帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [西储大学(CWRU)轴承数据集故障诊断(一)：数据读取，数据集划分](https://blog.csdn.net/weixin_45279187/article/details/124324687)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [面向用户界面设计，故障诊断程序集成设计（以CWRU为例）](https://blog.csdn.net/qq_40840797/article/details/119939829)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]