XJTU-SY 轴承数据集故障诊断

### XJTU-SY轴承数据集故障诊断方法 XJTU-SY轴承数据集是一种公开可用的实验数据集合，用于研究旋转机械设备中的故障模式及其诊断方法。该数据集中包含了多种工况下的振动信号记录，适用于开发和验证不同的机器学习模型。 #### 数据预处理 在使用XJTU-SY轴承数据集之前，通常需要对其进行必要的预处理操作。这一步骤旨在提高后续建模的效果并减少噪声干扰。常见的预处理手段包括但不限于滤波去噪、重采样以及标准化/归一化等[^1]。通过这些措施可以使原始振动信号更适合输入至分类器中进行训练与测试。 #### 特征提取 为了从复杂的振动时间序列里捕捉到反映健康状况的有效信息，需设计合理的特征向量表示形式。传统方式可能依靠专家知识手动挑选统计指标或者频率成分作为代表；而在现代智能化趋势下，则更多利用自动编码机制来完成这一过程。例如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)能很好地发现局部空间关联特性，而变换器(Transformer)则擅长捕获全局上下文依赖关系 [^2] 。两者相结合形成的混合架构对于解决一维信号识别任务表现出优异性能。 #### 构建分类模型 依据前面准备好的样本库建立预测框架时，可以选择监督式学习路径——即给定每条实例对应的标签类别之后再执行优化求解权重参数的过程。具体而言，可尝试如下几种流行的技术方案： - **支持向量机(Support Vector Machine)** : 对于中小型规模的数据集来说是一个不错的选择，它试图找到最佳超平面使得两类之间间隔最大化。 - **随机森林(Random Forest)** : 这种集成方法由多个决策树组成并通过投票决定最终归属结果，具备较强的泛化能力且不易过拟合。 - **深度学习模型** 如前所述提到过的CNN-LSTM组合或是单独使用的全连接层DNN(Dense Neural Network)，它们凭借强大的表达力往往能够在大规模场景下取得更好的表现成绩 [^3]. 无论选用哪种具体的算法实现途径，都需要经过交叉验证环节调整超参设定直至达到满意的精度水平为止。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, Dropout def create_cnn_model(input_shape): model = Sequential() # Add convolution layers with max pooling and dropout for regularization. model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(rate=0.5)) model.add(Flatten()) # Fully connected layer followed by output classification head. model.add(Dense(units=128, activation='relu')) model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax')) return model # Assume `data` is preprocessed vibration signals array of shape (n_samples, seq_length). # And labels are one-hot encoded vectors corresponding to each sample. X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) input_dim = X_train.shape[1:] num_classes = len(np.unique(y_train.argmax(axis=-1))) model = create_cnn_model(input_dim) model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val,y_val), epochs=50,batch_size=32) ```