轴承故障诊断python代码

轴承故障诊断是机器学习中的一个重要应用，下面给出一个基于Python的轴承故障诊断代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('bearing_dataset.csv')

# 特征选择
features = ['RMS_X', 'RMS_Y', 'RMS_Z', 'Kurt_X', 'Kurt_Y', 'Kurt_Z', 'CF_XY', 'CF_XZ', 'CF_YZ']
target = 'Fault'
X = data[features]
y = data[target]

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例代码中，我们使用了sklearn库中的随机森林分类器进行轴承故障诊断。首先读取数据，并选择了9个特征作为模型输入，使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，然后训练模型，并使用测试集进行预测和评估。最后输出预测准确率。