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效果一览
基本介绍
将一维轴承振动信号转换为二维尺度图（时频谱图），并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类。 迁移学习显著减少了传统轴承诊断方法特征提取和特征选择所花费的时间，并在小型数据集中获得了良好的准确性。
滚动轴承故障诊断是机械设备维护中的一个重要任务，而基于迁移学习和SqueezeNet的方法可以帮助改善滚动轴承故障诊断的准确性。下面是一个基于这两种技术的滚动轴承故障诊断的简要流程：
数据收集和准备：收集包括正常运行和故障状态下的滚动轴承振动信号数据。确保数据集包含不同类型的故障和正常运行的样本，并进行必要的预处理，例如去噪、滤波、降采样等。
迁移学习模型选择：选择一个在大规模图像数据集上预先训练过的深度学习模型作为基础模型。可以选择SqueezeNet这样的轻量级模型，以便在嵌入式设备上进行实时诊断。
模型微调：使用收集的滚动轴承振动信号数据集对基础模型进行微调。在微调过程中，可以选择冻结前面几层的权重，只更新后面几层的权重，以便更好地适应轴承振动信号的特征。
模型训练和验证：使用微调后的模型对训练集进行训练，并使用验证集进行验证和调优。可以使用常见的训练技巧，如批量归一化、学习率调度等，以提高模型性能。
模型评估：使用测试集评估模型的性能。可以计算准确率、召回率、F1分数等指标来评估滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性。
程序设计
- 完整源码和数据私信博主回复基于迁移学习和SqueezeNet 的滚动轴承故障诊断（Matlab）
path = fullfile('.', folderName);
imds = imageDatastore(path, ...'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% 使用 20% 的训练数据作为验证集
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.8,'randomize');
options = trainingOptions('sgdm', ...'InitialLearnRate',0.0001, ...'MaxEpochs',4, ...'Shuffle','every-epoch', ...'ValidationData',imdsValidation, ...'ValidationFrequency',30, ...'Verbose',false, ...'MiniBatchSize',20, ...'Plots','training-progress');
)
