weixin_45054354的博客

代码文档： 数据集： 凯斯西储大学（CWRU）的轴承故障诊断数据集，划分为4个工况和数据集（A,B,C,D）进行验证。 项目介绍： README.md。 cwru.py： 定义数据集加载函数。 experimentAB.ipynb：实验A和实验B代码。 experimentC.ipynb：实验C代码 experimentD.ipynb：实验D代码 metadata.txt： 在cwru.py文件中使用。 models.py： 定义几率模型和WDCNN模型的加载函数。 siamese.py： 定义几率输入数据的init、几率模型训练和几率模型测试函数。 utils.py： 定义一些实用函数。 tmp： 保存训练后的模型和测试结果。

用于机械故障诊断预处理，模型，分类一维cnn整体网络 这些代码用于两篇论文：《基于卷积神经网络的滚动体轴承故障智能诊断，使用原始传感信号》（paper_1）和《基于卷积神经网络的轴承故障诊断，以振动信号的二维表示作为输入》（paper_2）。 前提是，Matlab 2013a，Python 2.7.11，Tensorflow（在ubuntu14.04中更好）。 首先，你应该运行image_matrix.m来准备你自己的数据。 其次，应该使用disorder_images.py和input_bear_data.py将你的数据转换为tensorflow的输入格式。

综合布线实例，个人制作分析，包括系统图，图例，平面图，综合布线图 自己做的一些分享给大家，希望对大家有所帮助。