Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型

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注意:本模型继续加入 凯斯西储大学(CWRU)轴承故障诊代码 全家桶中,之前购买的同学请及时更新下载

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前言

本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,最后通过Pytorch实现CNN-Transformer模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文:

Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理_凯斯西储大学轴承数据集-CSDN博客

1 模型整体结构

模型整体结构如下所示:

2 轴承数据加载与预处理

2.1 导入数据

参考之前的文章,进行故障10分类的预处理,凯斯西储大学轴承数据10分类数据集:

train_set、val_set、test_set 均为按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集,最后保存数据

上图是数据的读取形式以及预处理思路

2.2 数据预处理,制作数据集

3 基于Pytorch的CNN-Transfromer轴承故障诊断分类

3.1 定义CNN-Transfromer分类网络模型

注意:输入数据维度为[32, 1, 1024], 先送入CNN网络进行1d的卷积池化,然后再把卷积池化的空间特征送入Transformer进行信号特征增强,最终送入全连接层和softmax进行分类。

3.2 设置参数,训练模型

100个epoch,准确率将近100%,CNN-Transformer网络分类效果显著,CNN-Transformer模型能够充分提取轴承故障信号的全局空间和局部特征,收敛速度快,性能特别优越,效果明显。

注意调整参数:

  • 可以适当增加 CNN层数和隐藏层维度数,微调学习率;

  • 增加Transformer编码器层数和维度数,增加更多的 epoch (注意防止过拟合)

  • 可以改变一维信号堆叠的形状(设置合适的长度和维度)

3.3 模型评估

准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障十分类混淆矩阵:

4 代码、数据整理如下:


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