33、轴承故障诊断与芒果图像分类：机器学习与深度学习的应用

最新推荐文章于 2025-12-02 20:26:37 发布
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分类专栏： 智能系统前沿洞察 文章标签： 轴承故障诊断 芒果图像分类 机器学习
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轴承故障诊断与芒果图像分类：机器学习与深度学习的应用

1. 轴承故障诊断

在轴承故障诊断领域，研究人员使用了机器学习和深度学习方法。实验采用了 IMS 数据集，该数据集通过轴承试验台进行采集，并且在传感器的放置上进行了精心考虑。

1.1 IMS 数据集详情
数据集 文件数量 通道数量 文件记录间隔（分钟） 故障描述
数据集 1 2156 8 每 10 分钟 轴承 3 内圈缺陷，轴承 4 滚动体缺陷
数据集 2 984 4 每 10 分钟 轴承 1 外圈故障
数据集 3 4448 4 每 10 分钟 轴承 2 外圈故障
1.2 性能分析

研究对仅使用统计特征和同时使用统计与深度学习特征的情况进行了性能分析。当仅使用统计特征时，梯度提升算法达到了 96.05% 的最高准确率；而当

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【无人机控制】DMD四轴飞行器建模与仿真【含Matlab源码 4642期】
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09-19 1517
DMD四轴飞行器建模与仿真 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
33、轴承故障诊断与芒果成熟度分类的机器学习应用
rust6ferris的博客
09-14 19
本文探讨了机器学习在轴承故障诊断和芒果成熟度分类中的应用。在轴承故障诊断中，基于IMS数据集，使用统计与深度学习特征结合LightGBM算法实现了96.05%的准确率；在芒果成熟度分类中，提出了一种基于CNN的迁移学习系统，采用VGG19、ResNet101和DenseNet121模型，其中DenseNet121以97.50%的准确率表现最佳，显著优于现有方法。研究为工业设备维护和农业智能化提供了高效解决方案，并展望了模型优化与应用拓展方向。
【GRU分类】基于注意力机制卷积神经网络结合门控单元CNN-GRU-SAM-Attention实现柴油机故障诊断附matlab代码
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06-29 1022
摘要: 柴油机作为重要动力设备，其可靠运行对于生产效率和安全至关重要。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的柴油机故障诊断方法得到了广泛关注。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和自注意力机制（SAM-Attention）的深度学习模型，用于柴油机故障诊断。该模型利用CNN提取柴油机振动信号的时域特征，并通过GRU捕捉信号的时序依赖性，同时引入SAM-Attention机制，重点关注对故障诊断有重要贡献的特征，进而提高诊断准确率。
基于多头注意力机制卷积神经网络结合双向门控单元CNN-BIGRU-Mutilhead-Attention实现柴油机故障诊断附matlab代码
Matlab_dashi的博客
06-17 804
​柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性对生产效率和安全运行至关重要。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的柴油机故障诊断方法越来越受到关注。本文提出了一种新的柴油机故障诊断模型CNN-BIGRU-Multihead-Attention，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向门控循环神经网络（BIGRU）和多头注意力机制。CNN用于提取柴油机振动信号的时域特征，BIGRU用于捕捉信号的时序依赖关系，多头注意力机制则用于筛选关键特征，提升模型的诊断精度。
论文新思路！注意力机制卷积神经网络结合双向门控单元CNN-BIGRU-SAM-Attention实现柴油机故障诊断附matlab代码
Matlab_dashi的博客
03-24 1045
柴油机故障诊断对于保障其安全可靠运行至关重要。本文提出了一种基于注意力机制卷积神经网络（CNN）与双向门控单元（BiGRU）的柴油机故障诊断方法，该方法结合了时频特征提取能力和序列建模能力，有效提高了故障诊断精度。引言柴油机故障诊断是保障其安全可靠运行的关键技术。传统故障诊断方法主要基于人工特征提取，存在特征提取效率低、鲁棒性差等问题。近年来，深度学习技术在故障诊断领域得到了广泛应用，展现出强大的特征学习能力。
分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-SAM-Attention卷积门控循环单元融合空间注意力机制的数据分类预测
Matlab_dashi的博客
06-29 922
摘要: 柴油机作为重要动力设备，其可靠运行对于生产效率和安全至关重要。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的柴油机故障诊断方法得到了广泛关注。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和自注意力机制（SAM-Attention）的深度学习模型，用于柴油机故障诊断。该模型利用CNN提取柴油机振动信号的时域特征，并通过GRU捕捉信号的时序依赖性，同时引入SAM-Attention机制，重点关注对故障诊断有重要贡献的特征，进而提高诊断准确率。
CNN-BIGRU-Attention基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制分类预测，多特征输入模型...
m0_57702748的博客
10-29 54
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击????智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理...
湖南科技大学-计算机学院-毕业设计选题详细信息（2024）
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Python 南京房价预测 - 机器学习实现方案
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本项目基于Python3实现南京房价预测系统，采用机器学习全流程建模方法。通过模拟南京各区房价数据（实际应用可替换为爬虫获取的真实数据），构建了包含数据预处理、特征工程、模型训练和评估优化的完整解决方案。系统实现了线性回归、随机森林和梯度提升三种模型的对比分析，最优模型准确率R²可达0.85以上。项目提供了可视化分析模块和预测API接口，支持输入房屋特征快速获取价格预测。该方案适用于购房估价、房产定价等场景，后续可通过获取真实数据、增加特征维度等方式进一步优化模型性能。
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