编写基于德国 Paderborn 大学的滚动轴承数据的CNN故障诊断示例代码

好的，以下是一个基于 Keras 和 TensorFlow 的卷积神经网络故障诊断示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
x = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 32, 32, 1)  # 将数据转换为 32*32 的图像形式
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据预处理
x = x / 255.0

# 数据划分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建 CNN 模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=x_train[0].shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation="relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))

# 设置损失函数和优化器
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=["accuracy"])

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

# 模型测试
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test loss:", loss)
print("Test accuracy:", accuracy)

# 故障诊断
predictions = model.predict(x_test)
predictions = [1 if x > 0.5 else 0 for x in predictions]

这里假设滚动轴承数据已经保存在 `data.csv` 文件中，其中第一列到倒数第二列是图像数据，最后一列是标签数据。代码中使用了 3 层卷积层和 1 层全连接层构建 CNN 模型，使用二元交叉熵作为损失函数，使用 Adam 优化器进行模型优化。在模型训练和测试之后，使用预测结果进行故障诊断，将预测概率大于 0.5 的标记为故障，否则标记为正常。