一维卷积神经网络的轴承故障诊断代码

以下是一维卷积神经网络的轴承故障诊断代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, Dropout

# 加载数据
data = pd.read_csv('bearing_data.csv')
data = data.drop(['experiment_id', 'bearing_id', 'timestamp'], axis=1)
data = data.values

# 数据预处理
input_data = []
output_data = []
sequence_length = 1024
for i in range(len(data) - sequence_length):
    input_data.append(data[i:i+sequence_length])
    output_data.append(data[i+sequence_length])
input_data = np.array(input_data)
output_data = np.array(output_data)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(input_data.shape[0] * 0.8)
x_train = input_data[:train_size]
y_train = output_data[:train_size]
x_test = input_data[train_size:]
y_test = output_data[train_size:]

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(sequence_length, 4)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(4, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

# 绘制训练损失和测试损失曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.legend()
plt.show()

这是一个简单的一维卷积神经网络模型，用于轴承故障诊断。在这个代码示例中，我们加载了一个包含轴承故障数据的 CSV 文件，然后对数据进行预处理和划分训练集和测试集。接着，我们构建了一个包含两个卷积层的模型，并对模型进行编译和训练。最后，我们绘制了训练损失和测试损失曲线，以便评估模型的性能。