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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
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。
1. 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
2. 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
3. Python轴承故障诊断时频图像处理-短时傅里叶变换STFT
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
2.1 凯斯西储大学轴承数据10分类数据集
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
2.2 短时傅里叶变换——STFT
2.3 连续小波变换——CWT
Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pywt cwt-CSDN博客
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_机器学习轴承特征-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
Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客
