利用马可夫变迁场将一维振动信号转变为二维图像，并利用深度卷积（可替换其它网络）进行识别分类，分别在不同负载数据集进行实验(python代码，压缩包带有数据，可以直接运行)

 运行效果：利用马可夫变迁场将一维振动信号转变为二维图像，并利用深度卷积（可替换其它网络）进行识别分类，分别在不同负载数据集进行实验）_哔哩哔哩_bilibili

1.压缩包解压缩后目录（CWRU数据集，每份负载数据集以四分类为例：正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障，也可以考虑故障尺寸，自己改成十分类）

自己也可以把数据集换成其他数据集或者自己的轴承数据集。

 以0HP文件夹为例，打开0HP文件夹

 0HPimages文件夹装的是运行create_picture.py生成的照片

 CNN.py是诊断代码

2.效果

0HP数据集：

 

 

 1HP数据集

 

 

 

2HP数据集