电机故障诊断python代码

电机故障诊断是一个复杂的过程，需要根据电机的性能数据和故障现象进行分析。以下是一个简单的示例代码，用于基于电机的振动数据进行故障诊断：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载振动数据
vibration_data = np.loadtxt('motor_vibration_data.csv', delimiter=',')

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(vibration_data)

# 获取聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 输出故障诊断结果
for i, label in enumerate(labels):
    print(f"第{i+1}个数据点的故障诊断结果：{label}")

在这个示例代码中，我们假设电机的振动数据已经保存在一个CSV文件中，并且使用了sklearn库中的K-means算法进行聚类。根据聚类结果，我们可以将每个数据点归类为不同的故障类型。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的电机故障诊断可能需要更复杂的算法和更多的特征工程步骤。