基于YOLOv4的轴承故障检测代码详解及小波处理方法

本资源文档详细介绍了基于YOLOv4的轴承故障识别系统的具体设计与实现过程。该系统旨在通过深度学习技术，尤其是在卷积神经网络（YOLOv4）框架下，对含有噪声的轴承信号进行故障诊断。 1. **研究内容与系统流程**： - 系统的核心工作流程包括：首先，通过小波变换去除噪声，生成小波时频图，这有助于突出故障特征频率。然后，根据预定义的五个故障频率（内圈、滚动体、外圈及保持架的故障特征）创建数据集，包含单一故障和组合故障样本。接着，利用LabelImg进行标注，将图像与对应的标签输入到YOLOv4模型进行训练。 - 硬件环境为PC电脑端，软件环境包括Matlab、Python、PyCharm和PyTorch等工具，这些是模型开发和训练的必要平台。 2. **数据集制作**： - 数据集的制作基于小波工具箱，使用`cwt()`函数进行连续小波变换，`centfrq()`获取小波中心频率，`scal2frq()`则将尺度转换为实际频率。尺度的选择遵循采样定理，确保频率范围在(0, fs/2)之间，通过特定的尺度序列如c/totalscal, c/(totalscal-1), ..., c/2, c来确保频率均匀分布。 - 时频图的绘制展示了信号在时间和频率维度上的分布，有助于分析信号的故障特性。 3. **研究基础与实验条件**： - 项目依托于成熟的硬件环境和软件工具，利用计算机进行信号处理和模型训练，Python和PyTorch的结合提供了强大的深度学习功能。 4. **技术细节**： - 小波变换作为关键步骤，能够有效地提取信号的局部特征，尤其是在检测轴承故障的高频成分时。YOLOv4作为目标检测模型，适用于实时场景，可以快速定位和分类轴承故障类型。 总结，这份文档提供了构建一个实用的轴承故障识别系统的方法，通过小波变换处理数据，利用YOLOv4模型进行训练，以及对数据集的详细制作过程，展现出了一种结合理论与实践的智能故障诊断方案。这对于工业监测和维护具有重要的实际应用价值。