目录
- 一、引言：为什么需要智能故障诊断？
- 二、系统界面功能展示
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- [3.1 主界面布局](#3.1 主界面布局)
- [2.2 功能实现视频](#2.2 功能实现视频)
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- [2.3 核心功能模块](#2.3 核心功能模块)
- 三、项目整体架构与流程
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- [3.1 Anaconda JupyterNotebook](#3.1 Anaconda JupyterNotebook)
- [3.2 Pycharm](#3.2 Pycharm)
- [3.3 数据源：凯斯西储大学轴承数据集详解](#3.3 数据源：凯斯西储大学轴承数据集详解)
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- [3.3.1 数据介绍](#3.3.1 数据介绍)
- [3.3.2 训练数据选择：](#3.3.2 训练数据选择：)
- [3.4 核心技术流程](#3.4 核心技术流程)
- 四、项目特色与创新点
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- [4.1 技术特色](#4.1 技术特色)
- [4.2 工程实践价值](#4.2 工程实践价值)
- 五、快速开始指南
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- [5.1 环境配置](#5.1 环境配置)
- [5.2 三步运行系统](#5.2 三步运行系统)
- 六、系列文章
- 获取完整项目
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一、引言：为什么需要智能故障诊断？
在工业自动化与智能制造飞速发展的今天，机械设备的状态监测与故障诊断已成为保障生产安全、降低维护成本的关键技术。
滚动轴承作为旋转机械的核心部件，其健康状态直接影响到整台设备的运行可靠性。传统故障诊断方法高度依赖专家经验，且难以处理海量、高维的监控数据。
本项目基于深度学习技术 ，结合凯斯西储大学（CWRU）公开轴承数据集 ，构建了一套完整的端到端故障诊断系统，并开发了直观的图形化系统界面，让复杂的故障诊断流程变得简单可视。
本文将全面介绍系统的设计思路、技术流程与界面功能。
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二、系统界面功能展示
本系统采用PyQt5开发了桌面应用程序，界面直观友好，用户无需编码即可完成故障诊断全流程。
3.1 主界面布局
2.2 功能实现视频
可以参考下面的视频，完整功能实现：
基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统
2.3 核心功能模块
（1）数据管理模块
直接加载CWRU的.mat文件
数据可视化：实时显示振动信号的时域波形、频谱图、时频图
数据预测：一键完成模型加载、数据处理、预测结果
（2）模型预测模块
bash
# 界面中的简化数据预测配置配置
训练参数设置：
- 模型选择：□ 1D-CNN □ ResNet
- 预测数据：[100 ] epoch
- 批处理大小：[32 ]
- 学习率： [0.001]
- 优化器： [Adam ]
一键预测：[开始预测] [进度条显示]（3）实时诊断模块
单样本诊断：上传单段振动信号，实时显示诊断结果
置信度显示：以概率条形式展示各类故障的可能性
（4）结果可视化模块
混淆矩阵：直观显示模型分类效果
故障特征可视化：t-SNE降维展示故障特征分布
训练过程的：准确率、损失函数变化曲线
三、项目整体架构与流程
下图展示了本项目的完整技术路线：
3.1 Anaconda JupyterNotebook
使用Anaconda JupyterNotebook实现了从数据前置加工、预处理，到模型训练的全流程，其中模型训练使用了CNN、RESNET，2个模型进行对照实验。
3.2 Pycharm
实现了界面构建，数据预测等。
3.3 数据源：凯斯西储大学轴承数据集详解
3.3.1 数据介绍
- 实验平台如下：
我们采用业内权威的CWRU轴承数据中心公开数据，原始数据文件包含：
- 多种故障类型：内圈故障、外圈故障、滚动体故障
- 不同损伤程度：从0.007英寸到0.021英寸的故障直径
- 多种负载条件：0HP、1HP、2HP、3HP电机负载
- 采样频率：12kHz与48kHz两种
3.3.2 训练数据选择：
这里我们采用如下数据：
- 负载：0HP
- 转速：1797
- 测量端：驱动端
- 采样频率：48K
- 故障尺度：0.007
滚珠体故障：48k_Drive_End_B007_0_122.mat
内圈故障：48k_Drive_End_IR007_0_109.mat
外圈故障：48k_Drive_End_OR007@6_0_135.mat
正常状态： normal_0_97.mat
3.4 核心技术流程
- 数据预处理阶段
- 信号去噪（小波阈值去噪）
- 数据分段与标准化
- 训练集/测试集划分（7:3比例）
- 特征提取与选择
- 时域特征：均值、方差、峰值、峭度等
- 频域特征：FFT变换、功率谱密度
- 深度学习模型设计
- 一维卷积神经网络（1D-CNN）直接处理振动信号
- 残差网络（ResNet）避免梯度消失
- 结合注意力机制的LSTM网络（后续增加）
四、项目特色与创新点
4.1 技术特色
- 端到端解决方案：从原始数据到诊断结果的全流程覆盖
- 多模型集成：支持多种深度学习模型对比与融合
- 强解释性：不仅给出诊断结果，还提供特征重要性分析
4.2 工程实践价值
- 零编码操作：为现场工程师提供无需编程的智能诊断工具
- 模块化设计：各功能模块独立，便于二次开发与集成
- 高性能计算：支持GPU加速，处理10万样本仅需数分钟
五、快速开始指南
5.1 环境配置
bash
# 所需核心库
Python 3.8+
PyTorch 1.9+
scikit-learn, numpy, pandas
PyQt5 # 界面开发
matplotlib # 可视化5.2 三步运行系统
- 数据准备：下载CWRU数据集到
./轴承故障数据/目录 - 模型加载：点击
"模型选择"模块，选择需要加载的模型后开始读取 - 故障诊断：在
"读取震动信号文件"模块中加载振动数据文件
六、系列文章
本项目实现了基于深度学习的滚动轴承故障诊断从算法研究到工程应用的完整闭环。系统界面友好、功能完善，既适合高校科研人员验证算法，也适合工业现场工程师进行设备状态监测。
在后续专栏文章中，我们将深入讲解：
- 第2篇：CWRU数据集的深度解析与预处理技巧
- 第3篇：一维CNN在振动信号处理中的设计与优化
- 第4篇：RESNET在振动信号处理中的设计与优化
- 第5篇：PyQt5界面开发实战：从零构建诊断系统
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下一篇预告：《深入解析CWRU轴承数据集：从原始振动信号到高质量训练样本》
通过这篇博客文章，您已全面了解了基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统的整体框架与界面功能。
本系统将前沿深度学习技术与工程实践相结合，为旋转机械故障诊断提供了高效、准确的解决方案。