凯斯轴承数据故障诊断PHM轴承寿命预测深度学习迁移学习元学习开源代码集合

原创 已于 2022-11-12 13:16:01 修改
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于 2022-11-12 09:25:58 首次发布

实打实的开源手撸代码，没错，纯本人打造，保证精确度达到90%以上。

可以看到可视化结果如下图所示：

 

 

MATLAB代码基于cnn-lstm的轴承寿命预测
qq_41852764的博客
05-11 5180
一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称LSTM）神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换（fast Fourier transform，简称FFT）；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为CNN的输入，然后，再将深层特征输入到LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值；最后，实现轴承寿命预测。 opts = trai
美国西储大学轴承寿命预测
12-15
美国西储大学轴承寿命预测
python轴承寿命预测（附带GUI界面）源码.zip
08-04
python轴承寿命预测（附带GUI界面）源码
【基于CNN-GRU的轴承剩余寿命预测（附代码）】
Endless_will的博客
05-03 1155
主要介绍了一种基于CNN-GRU的轴承剩余使用寿命预测模型。首先对CNN-GRU预测模型的工作原理进行详细介绍。然后，使用PHM2012轴承数据集对该模型进行实验分析，并提供了模型代码及训练过程代码
projectRUL:根据2012 PHM数据预测轴承的剩余使用寿命
05-27
轴承剩余寿命预测项目(projectRUL) 使用PHM2012大赛的轴承数据库，研究如何使用深度学习算法对滚珠轴承进行剩余寿命预测的试错项目 to prediction the remain useful life of bearing based on 2012 PHM data 2021-01-17 最后更新总结(Final Update) 碎碎念：这个项目一开始只是一个默默无名的研究生用来记录自己在深度学习算法上的学习过程，所以本质上就是一个没啥卵用的项目。结果项目停止更新的两年多总有人会给我发邮件问这个项目，(也有可能相关方向的代码是真的少，所以找到这里。。。)，而且我也不做相关方向了，所以做一个总结。 项目里面的深度模型基本都能运行，但是效果都不行！！（仅供新人学习参考） 项目里面我自我感觉最好的代码是dataset.py，这是将PHM2012、德国帕德博恩大学的数据库以及cw
自码轴承寿命预测代码
weixin_45279187的博客
03-28 2304
我的轴承的代码都是自己读研生涯的积累，自己创作出来的。之前一直在微信和csdn。现在本人闲鱼已开通【闲鱼】
python轴承寿命预测（附带GUI界面）源码
07-21
数据预测是大数据最核心的应用，是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在，它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客观的结论，更是能用于帮助企业经营的决策。。
【轴承寿命预测】BiLSTM-KAN网络的轴承寿命预测，PHM2012数据集（Python代码和数据）
01-15
1.【轴承寿命预测】BiLSTM-KAN网络的轴承寿命预测，PHM2012数据集（Python代码和数据） 2.数据集：PHM2012数据集，已经处理好； 3.环境准备：推荐使用python3.9版本，tensorflow2.15版本； 4.模型描述：KAN网络在...
轴承剩余寿命预测，CNN卷积神经网络轴承剩余寿命预测，PHM2012数据集（Pytorch完整源码和数据）
06-02
1.【轴承剩余寿命预测】CNN卷积神经网络轴承剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据） 2.数据集：PHM2012数据集，已经处理好； 3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强； 4...
轴承剩余寿命预测，GRU门控循环单元轴承剩余寿命预测，PHM2012数据集（Pytorch完整源码和数据）
06-02
1.【轴承剩余寿命预测】GRU门控循环单元轴承剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据） 2.数据集：PHM2012数据集，已经处理好； 3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强； 4...
轴承剩余寿命预测，LSTM长短期记忆神经网络轴承剩余寿命预测，PHM2012数据集（Pytorch完整源码和数据）
06-02
1.【轴承剩余寿命预测】LSTM长短期记忆神经网络轴承剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据） 2.数据集：PHM2012数据集，已经处理好； 3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，...
UDTL:论文“用于智能故障诊断的无监督深度迁移学习”的源代码-Source code learning
03-25
基于UDTL的智能诊断基准 代码发布，张启阳和余晓磊的。 更正 2020.06.02，我们修改了util / train_utils_combines中的错误。 （class_num-> num_classes）。 指导 该项目仅提供基线（下限）精度和基于无监督深度转移学习（UDTL）的统一智能故障诊断库，该库为每个人保留了扩展的接口，以供他们自己加载自己的数据集和模型以进行新的研究。 同时，所有实验都是通过在装有Intel Core i7-9700K，GeForce RTX 2080Ti和16G RAM的计算机上运行，​​在Window 10和Pytorch 1.3下执行的。 要求 Python 3.7 脾气暴躁的1.16.2 熊猫0.24.2 泡菜 tqdm 4.31.1 斯克莱恩0.21.3 Scipy 1.2.1 OpenCVPython的4.1.0.25 PyWav
sy_轴承寿命_寿命预测轴承_轴承寿命预测_时域变换_轴承_
09-30
轴承寿命预测，数据预处理时，需要特征提取进行时域变换，比如均方根、峭度、幅值等等。
根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障(python代码)
05-03
数据集预处理：数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存
航空发动机主轴承使用状态寿命预测模型 (2012年)
05-30
航空发动机主轴承寿命的实际可靠预测对于发动机的安全运行至关重要。使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述航空发动机主轴承的使用寿命,并提出了一种基于支持向量机和模糊逻辑推理的主轴承状态寿命分析模型。首先,讨论了理论计算模型,采用轴承疲劳累积损伤模型,利用修正的Lund- berg-Palmgren模型,结合飞参记录数据计算主轴承装机以来的累积寿命消耗,确定状态寿命的理论值。然后,详细阐述了状态寿命评估模型,该方法通过选取轴承振动的时域、频域统计量作为特征矢量,利用支持向量机
基于神经网络的球轴承剩余寿命预测* (2007年)
04-22
针对球轴承的剩余寿命预测问题，基于自组织映射(Self organizing map，SOM)和反向传播(Back propagation， BP)两种神经网络，提出一套新的预测球轴承剩余寿命的方法体系。深入对比分析几种不同轴承衰退指标的优缺点，利用三套时间域衰退指标和三套频率域衰退指标，包括一套新设计的指标，训练自组织映射神经网络。将源自于SOM的最小量化误差(Minimum quantization error, MQE)作为新的衰退指标，建立一套轴承性能数据库。针对球轴承衰退期，训练一套BP神经网络
轴承剩余寿命预测，Transformer-BiLSTM（串行）轴承剩余寿命预测，PHM2012数据集（Pytorch完整源码和数据）
最新发布
06-02
1.【轴承剩余寿命预测】Transformer-BiLSTM（串行）轴承剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据） 2.数据集：PHM2012数据集，已经处理好； 3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，...
代码已开源！多分支多尺度CNN在强噪声变载荷条件下轮对轴承故障诊断中的应用
weixin_51036112的博客
05-16 1821
高速列车轮对轴承故障诊断的关键问题是从振动信号中提取故障特征。针对复杂度高、耦合性强、信噪比低的振动信号，提出了一种新的多分支多尺度卷积神经网络，能够从振动信号的多个信号分量和时间尺度中自动学习和融合丰富且互补的故障信息。该方法结合了传统的滤波方法和多尺度学习的思想，可以扩展特征学习过程的广度和深度。因此，所提出的网络可以得到更好的性能。在轮对轴承数据集上的实验结果表明，该方法具有较好的抗逆能力和载荷域适应性，与现有的5种网络相比，可以更准确地诊断12种故障类型。
【python基于CNN-GRU-Attention轴承寿命预测 】
pitepa的博客
05-20 1755
基于数据驱动的轴承RUL预测方法
轴承寿命预测 迁移学习
03-01
### 使用迁移学习实现轴承寿命预测的方法 在工业环境中，由于工作条件的变化和复杂性，传统机器学习方法难以适应不同场景下的数据差异。为了应对这一挑战，可以采用深度迁移学习来增强模型的泛化能力[^2]。 #### 数据准备与预处理 对于轴承寿命预测任务而言，获取高质量的数据集至关重要。通常情况下，这些数据来自实验室测试或实际工况记录，包括但不限于振动信号、温度读数以及转速等参数。考虑到源域（已标注好的历史故障样本）和目标域（新设备上的实时监控数据之间可能存在分布不一致的情况），需要特别注意特征空间的一致性和标签信息的有效传递。 #### 构建基础网络结构 选择合适的神经网络架构作为迁移的基础非常重要。卷积神经网络(CNNs)因其局部感知特性，在时间序列分类方面表现出色；长短时记忆(LSTM)单元则擅长捕捉长时间依赖关系，适合用于处理具有周期特性的机械运转模式。结合两者优势构建混合型框架可能是更优的选择之一： ```python from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Flatten def build_base_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) # CNN layers to extract local features from raw sensor data conv_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(inputs) pool_out = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_out) # LSTM layer captures long-term dependencies within the sequence of measurements lstm_out = LSTM(units=50, return_sequences=False)(pool_out) flatten = Flatten()(lstm_out) outputs = Dense(1, activation="linear")(flatten) model = Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) return model ``` #### 迁移策略实施 针对特定应用场景调整上述通用模型的关键在于微调过程中的决策制定。具体来说，可以根据实际情况采取以下几种方式之一来进行迁移： - **硬共享权重**：直接复制源领域训练得到的最佳权值给定至目标领域的相应层上； - **软约束正则项**：引入额外损失函数鼓励两组参数之间的相似度最大化； - **自适应实例规范化(IN)** 或批量重加权(Batch Reweighting)，旨在缩小两个概率密度间的距离从而促进知识转移效率。 #### 实验验证与评估指标设定 完成以上步骤之后，还需设计合理的实验方案并选取恰当性能评测标准以衡量所提方法的效果。常见的做法是在公开可用的标准数据库如CWRU电机驱动系统健康监测平台之上开展对比试验，并计算均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等统计量描述估计偏差程度。 通过这种方式，不仅能够有效缓解因缺乏足够标记样例而导致的传统监督式学习局限性问题，而且有助于挖掘潜在规律进而指导后续维护计划安排优化实践。
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