轴承故障诊断python代码

轴承故障诊断是一个复杂的过程，需要通过多种传感器采集的数据进行分析。以下是一个简单的Python代码示例，用于检测轴承的故障。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

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

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
pca_data = pca.fit_transform(scaled_data)

# 确定K值
k_values = range(2, 10)
silhouette_scores = []
for k in k_values:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(pca_data)
    labels = kmeans.labels_
    score = silhouette_score(pca_data, labels)
    silhouette_scores.append(score)
    
best_k = k_values[np.argmax(silhouette_scores)]

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=best_k)
kmeans.fit(pca_data)
labels = kmeans.labels_

# 输出结果
print('轴承故障检测结果：')
for i in range(best_k):
    cluster_data = data[labels == i]
    print('Cluster {} has {} samples'.format(i, len(cluster_data)))

本代码读取一个包含轴承数据的CSV文件，然后进行特征缩放和PCA降维。接下来，使用KMeans算法确定最佳的聚类数量，并将数据聚类到不同的簇中。最后，输出每个簇中的样本数量，以进行轴承故障检测。