轴承故障诊断python代码

轴承故障诊断是机械故障诊断中的一个重要方向，常用的方法是通过振动信号分析，利用机器学习算法进行故障诊断。以下是一个简单的基于Python的轴承故障诊断代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载数据
data = pd.read_csv("bearing_dataset.csv")

# 特征提取
features = ['RMS', 'crest_factor', 'kurtosis', 'skewness']
X = data[features]
y = data['fault']

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 随机森林分类器
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf_clf.predict(X_test)

# 混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(conf_mat)

# 可视化
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
ax.imshow(conf_mat)
ax.grid(False)
ax.set_xlabel('Predicted outputs', fontsize=12, color='black')
ax.set_ylabel('Actual outputs', fontsize=12, color='black')
ax.xaxis.set(ticks=range(2))
ax.yaxis.set(ticks=range(2))
for i in range(2):
    for j in range(2):
        ax.text(j, i, conf_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white')
plt.show()

这个代码示例中，我们使用了pandas库来加载数据，使用sklearn库进行数据集划分、随机森林分类器的训练和预测，使用matplotlib库进行混淆矩阵的可视化。当然，具体实现还需要根据数据集的具体情况进行相应的调整。