Tensorflow2.0:CNN 解决凯斯西储大学轴承数据集的分类问题

文章目录

  • 项目介绍
  • 代码实现
    • 1、导入需要的库
    • 2、参数设置
    • 3、归一化
    • 4、定义滑窗函数
    • 5、取样本
    • 6、划分训练集和测试集
    • 7、得到 Dataset 类型数据集
    • 8、建立模型
    • 9、初始化优化器
    • 10、定义损失函数
    • 11、定义梯度下降函数
    • 12、模型训练

项目介绍

在此文章中,主要是对分类凯斯西储大学轴承数据的代码进行讲解,关于数据集的介绍可以参考:美国西储大学轴承数据解读,在此文章中,我们只对 12K 采样频率下的驱动端轴承故障数据进行分类。

另外,当提及外圈故障时,我们只考虑中心方向 @6:00 的外圈故障,且因为故障直径为 0.7112mm 的数据不全,我们只是用其他三种故障直径的数据,这些数据如下图所示:

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