轴承故障全家桶更新 | 基于时频图像的分类算法

往期精彩内容：

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)-CSDN博客

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客

Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客

三十多个开源数据集 | 故障诊断再也不用担心数据集了！

Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类-CSDN博客

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类-CSDN博客

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客

轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention故障识别模型_基于残差混合域注意力cnn的轴承故障诊断及其时频域可解释性-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (16)高创新故障识别模型（二）-CSDN博客

注意： 凯斯西储大学（CWRU）轴承故障诊代码 全家桶更新 ，之前购买的同学请及时更新下载

全网最低价，入门轴承故障诊断最佳教程，高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）

前言

请购买过轴承故障全家桶的同学更新代码了，包括购买以下三个单品的同学，可以更新下载新的代码文件：

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理_凯斯西储大学轴承数据集-CSDN博客

Python轴承故障连续小波变换-代码与时频图像分类

Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_小波变换轴承-CSDN博客

Python轴承故障诊断时频图像处理-短时傅里叶变换STFT

Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT_基于python时频谱图故障分类-CSDN博客

此次更新，涉及时频图像的处理，我们进行了比较规范的基于 Pycharm 编辑器进行实现的代码，并且优化了训练过程的代码，添加了模型时频图像测试的模块，请同学们更新后按照文件解读进行运行（图片训练比较吃设备，训练时间比较长！）

1 轴承故障类型分类的方法探讨

1.1 一维故障数据进行分类

一是直接对一维故障数据，添加分类标签进行处理，送进CNN、LSTM、TCN、Transformer及其复合网络进行分类；
二是先对一维故障数据做一些处理或者去噪，然后再进行分类；

1.2 把一维故障数据转换为图像进行分类

一是转换为二维时序图进行分类；
二是转换为时频图像进行分类；
三是基于格拉姆角场(GAF)转换为二维图像进行分类；

滚动轴承发生故障时，其振动信号往往具有非线性、非平稳性特点。相比传统的时域和频域分析方法，在处理非线性、非平稳信号时，时频分析方法更加有效。

时频分析方法采用时域和频域的二维联合表示，可以实现非平稳信号局部特性的精确描述，具有时域和频域等传统方法无法比拟的优势，已经被广泛地应用于机械故障诊断领域。

常用的时频分析方法有：

傅里叶变换（Fourier Transform，FT）
短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform，STFT）
小波变换（Wavelet Transform，WT）
连续小波变换（CWT）

2 基于故障信号的时频图像分析

3 基于Pytorch的一维故障信号创新识别模型

3.1 基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型

Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型-CSDN博客

3.2 轴承故障------创新模型全家桶

3.3 高创新故障识别模型