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前言
进行多源信号数据的故障诊断涉及多个步骤，包括数据预处理、特征提取、模型应用和性能评估。
本期基于东南大学轴承故障数据集（8个通道信号），进行多源信号数据的预处理讲解，并搭配经典卷积网络VGG、ResNet、深度残差收缩网络DRSN 进行故障诊断的完整代码合集。 （适合多传感器、多特征列的信号分类任务）
多源信息融合的滚动轴承故障诊断是一种结合来自多个传感器或信号源的信息，以提高故障检测和诊断准确性的方法。
多源信息融合的优势：
-
提高诊断准确性：单一信号源可能无法提供足够的信息来准确诊断复杂的故障模式。通过融合多个信号源的信息，可以更全面地了解系统的状态。
-
增强鲁棒性：不同信号源对不同类型的噪声和干扰有不同的敏感性。通过融合，可以减小某个信号源的局限性对整体诊断性能的影响。
-
检测多种故障类型：不同的信号源可能对不同类型的故障敏感。例如，振动信号可以很好地检测滚动轴承的机械故障，而声学信号可能更适合检测早期故障。
● 数据集：东南大学轴承故障数据集
● 环境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行
● 准确率：测试集99%
● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
1 多源轴承故障数据的预处理
1.1 导入数据
东南大学数据集主要分为轴承数据集和齿轮箱数据集，每个故障类型均对应这个两种工况（转速20Hz（1200rpm）-负载0V(0Nm) 和转速30Hz(1800rpm)-负载2V(7.32Nm)）分别对应着gearset和bearingset文件夹。轴承数据集（5种类型）：
-
滚珠故障（Ball fault）
-
内圈故障（Inner ring fault）
-
外圈故障（Outer ring fault）
-
复合故障（Combination fault on both inner ring and outer ring）
-
正常运行（Health woring state）
我们以5分类轴承数据集进行预处理讲解
数据集为8通道！
2.2 数据集预处理
根据前两期数据集样本的讲解教程：
故障诊断模型评估------混淆矩阵，如何使样本量一致（上）
现在把设置样本的两个参数固定 ：
-
样本窗口大小：W = 1024
-
重叠率：overlap = 0.5
通过滑动窗口制作数据集，并按照7：2：1均匀划分训练集、验证集、测试集，最后保存数据，划分完成的数据集分布情况如下：
2 以 VGG 故障分类模型为例
2.1 设置参数，训练模型
50个epoch，准确率99%，用 VGG 网络分类效果显著，能够从多源故障信号特征中提取出对模型识别重要的特征，效果明显!
2.2 模型评估
（1）准确率、精确率、召回率、F1 Score
（2）故障5分类混淆矩阵：
（3）分类标签可视化
（4）原始数据 t-SNE特征可视化
（5）模型训练后的 t-SNE特征可视化：
3 代码、数据整理如下：
点击下方卡片获取代码！