基于深度学习的轴承故障识别-环境

深度学习框架:keras

其实tensorflow更主流一些,之前在mooc上面也学过tensorflow的课,但是demo能跑自己写感觉无从下手,毕设时间也有限,就选择了好上手的keras。keras可以tensorflow、Theano或者CNTK为后端,我这里用的是tensorflow为后端。

电脑环境:win10+anaconda

其实在linux下更方便我觉得……尤其是安装依赖,终端一行代码就搞定了,windows就很麻烦,没用ubuntu主要是因为在windows接一些文件通知,码论文啥的方便。

anaconda和tensorflow的安装可以看mooc上面北京大学人工智能实践:tensorflow笔记第一讲第五节的视频,非常详细的安装教程。安装keras和其他依赖项的过程和安装tensorflow的过程一样,记得安装在同一个环境下。

显卡:a卡

所以我用不了gpu加速,n卡的朋友可以自己搜一下需要装哪些东西。

补充一下版本:

py3,anaconda3,numpy1.15.4

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### 使用深度学习进行故障检测的基础教程 #### 一、了解基本概念 在深入探讨如何利用深度学习实现故障检测之前,先要理解几个核心的概念。故障检测是指通过监测设备运行状态来判断是否存在异常情况的过程。随着工业自动化程度不断提高,传统的基于规则的方法逐渐难以满足复杂系统的实时性和准确性需求,而深度学习凭借强大的特征提取能力,在这一领域展现出巨大潜力。 #### 二、构建数据集 对于任何机器学习项目来说,高质量的数据都是成功的关键因素之一。当涉及到机械部件如轴承时,通常可以从振动信号、温度变化等多个维度收集信息作为输入特征[^2]。这些原始数据可能需要经过预处理才能被有效地用于训练模型;例如去除噪声干扰或是调整采样频率等操作。 #### 三、选择合适的网络架构 卷积神经网络(CNNs) 和循环神经网络(RNNs),特别是长短时记忆(LSTM)单元,在时间序列预测方面表现优异,因此非常适合处理来自传感器的时间连续型测量值。此外,近年来兴起的自注意力机制Transformer结构也被证明能够很好地捕捉长期依赖关系并提高诊断精度[^1]。 #### 四、防止过拟合现象的发生 为了避免模型过度拟合特定样本而导致泛化能力下降的问题,除了采用交叉验证外还可以引入一些正则项比如L2范数惩罚或者应用dropout技术——即随机失活部分节点及其相连权重以增强鲁棒性[^4]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense model = tf.keras.Sequential([ ..., Dropout(0.5), # 添加Dropout层 Dense(units=...) ]) ``` #### 五、评估与调优 完成初步建模之后,应当使用独立测试集合对算法效果进行全面检验,并依据实际业务场景设定合理的性能指标体系(如准确率、召回率)。如果发现某些类型的错误频繁发生,则可以通过增加该类别的代表性实例数量来进行针对性改进。
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