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代码中包含三种模型融合方式
前言
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现TCN-CNN模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据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_cwru bearing data-CSDN博客
1 模型整体结构
模型整体结构如下所示：
2 轴承数据加载与预处理
2.1 导入数据
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：
train_set、val_set、test_set 均为按照7：2：1划分训练集、验证集、测试集，最后保存数据
上图是数据的读取形式以及预处理思路
2.2 数据预处理，制作数据集
3 基于Pytorch的TCN-CNN轴承故障诊断分类
3.1 定义TCN-CNN分类网络模型
注意：输入数据维度为[32, 1, 1024], 先送入CNN网络进行1d的卷积池化，同时将信号送入TCN层提取时序特征，最后把空间特征和时序特征进行融合，最终送入全连接层和softmax进行分类。
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，准确率将近97%，TCN-CNN网络分类效果显著，TCN-CNN模型能够充分提取轴承故障信号的全局空间和时域特征，收敛速度快，性能特别优越，效果明显。
注意调整参数：
可以适当增加 TCN层数和每层维度数，微调学习率；
微调CNN层数和每层神经元个数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
可以改变一维信号堆叠的形状（设置合适的长度和维度）
3.3 模型评估
准确率、精确率、召回率、F1 Score
故障十分类混淆矩阵：
代码、数据如下：
