cwru故障诊断十分类

针对CWRU滚动轴承故障数据集的故障诊断任务，有十个故障类别需要进行分类识别。[1]这些类别包括不同的载荷工况、不同故障类型以及同一故障类型的不同故障程度。在进行故障诊断时，首先需要对不同故障进行分类识别，然后可以进一步扩充每个故障类别的严重程度，并涉及到不同工况甚至不同数据集之间的迁移诊断。为了进行诊断任务，可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集。一种常见的划分比例是0.7、0.2和0.1。如果使用Tensorflow或Keras，可以只划分出训练集和测试集，然后在使用model.fit函数时，使用validation_split参数从训练集中随机划分出0.05到0.30的数据作为验证集。最终处理的数据集包含了相应的标签，可以用于训练和测试模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [西储大学(CWRU)轴承数据集故障诊断(一)：数据读取，数据集划分](https://blog.csdn.net/weixin_45279187/article/details/124324687)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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