基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）-Toy模板网

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本次项目是在https://github.com/yfshich/wdcnn_bearning_fault_diagnosis-master

开源项目基础上做的迭代曲线和混淆矩阵和特征可视化

1项目文件

基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）

data文件夹装载的是凯斯西楚大学（CWRU）轴承数据集

基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）

以0HP文件夹为例，进行展示

基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）

main_0HP.py、main_1HP.py、main_2HP.py和main_3HP.py是故障诊断主程序，分别对应不同负载的数据，这四个程序只有数据调取路径这行代码不一样，其它部分都相同，只是担心新手不会修改数据路径，因此分成了四个脚本。preprocess.py是数据预处理程序，将原始数据变成一个个样本，被主程序调用。

效果运行视频：基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（十分类，Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）_哔哩哔哩_bilibili

运行环境库要求：TensorFlow>=2.4.0即可

2.效果图

0HP数据集

基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）

训练集准确率

基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）

验证集准确率

基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）

1HP数据集

基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）

代码文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-406951.html

from keras.layers import Conv1D, Dense, Dropout, BatchNormalization, MaxPooling1D, Activation, Flatten
from keras.models import Sequential
from keras.utils import plot_model
from keras.regularizers import l2
import preprocess
from keras.callbacks import TensorBoard
import numpy as np
#代码和数据集：#https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeXlplv

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