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

目录

往期精彩内容：

前言

1 轴承数据加载与预处理

1.1 导入数据

1.2 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

3.2 设置参数，训练模型

3.3 模型评估

代码、数据如下：

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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_cwru bearing data-CSDN博客

模型整体结构

模型整体结构如下所示：

1 轴承数据加载与预处理

1.1 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

1.2 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：

代码、数据如下：