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在此文章中，主要是对分类凯斯西储大学轴承数据的代码进行讲解，关于数据集的介绍可以参考：美国西储大学轴承数据解读，在此文章中，我们只对 12K 采样频率下的驱动端轴承故障数据进行分类。

另外，当提及外圈故障时，我们只考虑中心方向 @6:00 的外圈故障，且因为故障直径为 0.7112mm 的数据不全，我们只是用其他三种故障直径的数据，这些数据如下图所示：

Tensorflow2.0：CNN 解决凯斯西储大学轴承数据集的分类问题相关推荐

1.基于深度学习的轴承故障诊断--凯斯西储大学轴承数据集介绍
本章主要介绍来自凯斯西储大学的轴承实验数据下载地址西储大学下载地址:http://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/download-data- ...
凯斯西储大学轴承数据故障分类（使用卷积神经网络）
一.数据预处理我们挑选了同一工况下的五种故障进行分类实验.故障类别如下: 因为该数据是一维的,所以我们要进行一些预处理.有以下步骤: 1.以400个采样点为一个样本,取300个样本(取120000个 ...
tensorflow自编码器+softmax对凯斯西储大学轴承数据进行故障分类
先放参考链接,感谢大神们带来的启发: 凯斯西储大学轴承数据故障分类(使用卷积神经网络) TensorFlow实现MNIST识别(softmax) 前情回顾: tensorflow 自编码器+softm ...
凯斯西储大学轴承故障诊断数据集详解
目录前言一.凯斯西储大学数据集的来源与历史二.凯斯西储大学数据集的结构与特点三.凯斯西储大学数据集的实验环境四.凯斯西储大学数据集在轴承故障诊断研究中的应用五.凯斯西储大学数据集的局限性 ...
凯斯西储大学轴承数据具体处理过程（用作CNN输入）
凯斯西储大学轴承数据具体处理过程本文阐述处理类似凯斯西储大学的轴承数据(一维时间序列信号)的一种方法(结合CNN使用). 原信号在数据文件中是以mat文件呈现,如果想具体查看文件里面放的什么数据,可 ...
凯斯西储大学轴承数据的疑问
这里有两个问题: ①在使用凯斯西储大学轴承数据进行CNN故障分类时, 训练的准确率从开始的慢慢增长,一直到训练几百次之后,准确率会骤降,突然降低到0.1左右,然后一直保持很低的状态,大概是训练模型不起 ...
tensorflow 堆叠自编码器SDAE对凯斯西储大学轴承数据进行故障分类
之前的一些介绍:tensorflow自编码器+softmax对凯斯西储大学轴承数据进行故障分类前面研究了一下自编码器,并顺利利用自编码器对轴承数据进行了故障分类,但我们在实际应用时,应用更多的还是堆 ...
凯斯西储大学轴承数据介绍及处理
轴承故障诊断一般使用美国凯斯西储大学的数据集进行标准化检测算法的优劣.以下几种实验数据提取和使用方法为我在论文中所看到的.进行以下陈述一.基于 RA-LSTM 的轴承故障诊断方法实验数据采用美国凯 ...
CWRU（凯斯西储大学轴承数据中心）数据集获取
CWRU(凯斯西储大学轴承数据中心)数据集获取网址 https://engineering.case.edu/bearingdatacenter/apparatus-and-procedures 数据 ...

Tensorflow2.0：CNN 解决凯斯西储大学轴承数据集的分类问题

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