故障诊断 | 一个小创新:特征提取+KAN分类

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前言

本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,使用特征提取KAN模型进行故障识,并通过CNN-SENet、MLP以及传统机器学习模型SVM进行对比分析。特征提取、KAN模型的详细介绍可以参考下文:

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

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SHAP 模型可视化 + 参数搜索策略在轴承故障诊断中的应用-CSDN博客

对比结果分析:

从对比实验可以看出, 在轴承故障诊断任务中:

故障信号经过特征提取后,KAN的准确率要优于CNN-SENet、 MLP以及传统机器学习模型SVM!

代码数据如下:

上述模型已经在如下两个代码合集里面更新,请购买过同学及时更新下载:

(1)KAN、KAN卷积,KAN、KAN卷积结合注意力机制

链接:

独家首发 | 基于 KAN、KAN卷积的轴承故障诊断模型-CSDN博客

(2)特征提取+机器学习模型、SHAP 模型可视化和参数搜索

链接:

SHAP 模型可视化 + 参数搜索策略在轴承故障诊断中的应用-CSDN博客

1 数据集和特征提取

1.1 数据集导入

参考之前的文章,进行故障10分类的预处理,凯斯西储大学轴承数据10分类数据集:

数据的读取形式以及预处理思路

1.2 故障信号特征提取

选择峭度、熵值、分形值、波形指标、频谱指标、频域指标、 统计特征、振动特征等13种指标来捕捉轴承信号的多尺度特征,作为机器学习模型的训练与识别。

2 基于 KAN 的故障诊断模型

2.1 定义KAN 模型

2.2 参数设置,模型训练

3 模型评估和可视化

3.1 模型分数、准确率、精确率、召回率、F1 Score

3.2 故障十分类混淆矩阵

3.3 t-SNE 特征可视化

(1)原始数据 t-SNE特征可视化

(2)模型训练后的 t-SNE特征可视化:

4 代码、数据整理如下:

点击下方卡片获取代码!

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