1dcnn 故障分类

基于1DCNN的轴承故障诊断是一种基于卷积神经网络的故障分类方法，可以用于轴承的故障诊断。该方法使用CWRU数据集进行验证，并具有抗噪实验功能，能输出各个混淆矩阵、训练时间和测试时间。以下是该方法的大致步骤：

1. 数据预处理：将原始数据进行预处理，包括去噪、降采样、分段等操作。

2. 特征提取：使用1D卷积神经网络对预处理后的数据进行特征提取。

3. 分类器设计：设计分类器对提取的特征进行分类。

4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练。

5. 模型测试：使用测试数据对模型进行测试，并输出各个混淆矩阵、训练时间和测试时间。

如果您想了解更多关于1DCNN故障分类的内容，可以参考毕业论文《基于卷积神经网络的轴承故障诊断研究》。