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2. 方法
2.1数据集
2.2模型架构 1. 简介
CWRU轴承故障诊断是工业领域一个重要的问题#xff0c;及早发现轴承故障可以有效地减少设备停机时间和维修成本#xff0c;提高生产效率和设备可靠性。传统的基于信号处理和特征提取的方法通常需要手工设计特征…目录 1. 简介
2. 方法
2.1数据集
2.2模型架构 1. 简介
CWRU轴承故障诊断是工业领域一个重要的问题及早发现轴承故障可以有效地减少设备停机时间和维修成本提高生产效率和设备可靠性。传统的基于信号处理和特征提取的方法通常需要手工设计特征这在某些情况下可能无法充分表征复杂的故障模式。而深度学习技术的发展为自动化特征提取和模式识别提供了新的解决方案。在这项工作中我们将探索一种基于PyTorch框架的深度学习模型结合了CNN和LSTM用于CWRU轴承故障的诊断。CNN用于提取时频特征而LSTM则用于对时间序列数据进行建模和分类。
2. 方法
2.1数据集
我们使用了西储大学轴承数据集CWRU Bearing Data Center该数据集是一个广泛用于轴承故障诊断研究的标准数据集。该数据集包含了不同工作条件下的振动数据其中包括正常工作状态和不同类型的故障状态如内圈故障、外圈故障和滚珠故障等。
2.2模型架构
我们设计了一个深度学习模型将CNN和LSTM结合起来用于从时序振动数据中提取特征并进行故障分类。具体而言我们首先通过CNN提取振动数据的时频特征然后将这些特征序列输入到LSTM网络中进行序列建模和分类。这样的结构能够有效地捕捉时序数据的长期依赖关系和时频信息从而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。
