效果
概述
基于LSTM（长短期记忆网络）的滚动轴承故障诊断是一种利用深度学习技术来预测滚动轴承是否存在故障的方法。下面是一个基本的滚动轴承故障诊断的流程：
数据收集：首先，需要收集与滚动轴承相关的振动信号数据。这些数据可以通过传感器或振动监测系统获取。收集的数据应包括正常运行状态下的振动信号以及各种故障状态下的振动信号。
数据预处理：对于收集到的原始振动信号数据，需要进行预处理以准备用于训练和测试模型的数据。预处理步骤可以包括去除噪声、滤波、降采样等。
特征提取：从预处理后的振动信号数据中提取有用的特征。这些特征可以包括时间域特征（如均值、标准差）、频域特征（如功率谱密度）、小波变换系数等。特征提取的目的是将原始的振动信号数据转换为更具代表性和可区分性的特征向量。
数据准备：将提取的特征向量划分为训练集和测试集。通常，将大部分数据用于训练模型
