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RSS订阅原创 【轴承RUL预测代码】基于完整结构Transformer（encoder+decoder）的RUL预测代码3(精华)
和上一个DRSN代码一样是在同一期调试好的，一直没时间发出来，现在直接上代码。以上案例能直接跑通，但是最终的预测效果却很一般。
2023-07-06 22:03:19
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原创 【轴承RUL预测代码】基于DRSN（深度残差收缩网络）
当时候提出需求的时候，我也不太懂，后面花了两三天写出来了基础代码（就是模型个部分结构基本是固定），后续有花了2天时间修改出来了。比如构建DRSN的Block结构，DRSN与TCN的结合等等。这还是以PHM2012轴承的工况一的七个轴承为例，Bearing1-1和Beanring1-2做训练，后面Bearing1-3到Bearing15这五个做预测.，使用的特征还是之前的示例数据EMD分解后的IMF分量的6个统计特征。总体来说，还是需要对DRSN与TCN的结合进行优化。最后还有与TCN的结合。
2023-07-06 21:43:23
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原创 【代码bug消除】PHM 2012轴承数据读取和XJTU-SY轴承数据读取(三)
需要修改成新的numpy.fft.fft(),也即把代码中的np.fft修改成np.fft.fft()
2023-05-04 14:17:17
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原创 【代码bug消除】PHM 2012轴承数据读取和XJTU-SY轴承数据读取(二)
有小伙伴反映PHM 2012的轴承数据读取代码不会从XJTU的数据读取中修改，我当时没仔细看，直接修改了列的选择，没有修改csv文件命名格式，现在代码已经修改过来，自己过来看看吧。
2023-02-01 12:13:18
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原创 【轴承RUL预测代码】基于TCN、TCN和多头注意力(TCN和Transformer的encoder结合)、Transformer模型的轴承RUL预测代码(精华)
这里以PHM2012轴承特征数据集为例，采样频率为25.6kHz，采样持续时间是0.1s，采样点数是2560。后续还可以将上述的原始特征集数据作为深度自编网络的输入，进行无监督学习，提取深度特征数据。有需要了解的可以v我csdnfz007。
2023-01-23 20:17:11
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原创 【代码bug消除】TCN模型PyTorch版本代码时间步无法修改的小bug已解决
本博客是针对已经支持代码的粉丝群体，对老版本的基于pytorch版本的时间卷积网络（TCN）代码进行维护和升级，更加有助于粉丝朋友的科研之路
2023-01-14 13:38:12
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原创 西储大学(CWRU)轴承数据集故障诊断(一)：数据读取，数据集划分
CWRU轴承数据集故障诊断博客编写背景数据集读取数据集划分训练与测试代码博客编写背景本次博客是对深度学在机械设备的故障诊断(模式识别)领域的入门级的基础教程，主要是专门针对CWRU滚动轴承故障数据集的数据读取、数据集的划分进行展开。希望对初入故障诊断的大四毕业设计和研一的课题入门有一定的帮助。后续将会持续进行进阶的博客撰写和代码的编写。数据集读取不管是深度学习做寿命预测还是做故障诊断，我相信，难道初学者的第一步便是对数据集进行读取的操作以及进行振动信号的预处理如FFT、STFT、HHT、CWT；或者
2022-04-21 16:55:22
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原创 【涡扇发动机RUL专题】:分段退化标签，测试集可视化、评价指标
涡扇发动机RUL预测常用的数据处理技术分段线性退化标签处理评价指标单台发动机可视化单独可视化的效果插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入常用的数据处理技术一直以为涡扇发动机的RUL不会有太多人关注，没想到最近有不少粉丝问我，涡扇发动的RUL预测没怎么做单台发动机的可视化。之前由于很早之前也卡在
2022-04-12 19:07:12
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原创 flag兑现：这次聊一聊Deep AR 模型用于PHM2012工况1轴承数据集的RUL预测
基于Deep AR模型的轴承RUL预测Deep AR模型1.直接将特征输入到Deep AR模型进行RUL预测2.将Deep AR应用于HI的后处理总结Deep AR模型最早接触DeepAR模型是2020年在简书看到的一篇大佬的博客:https://www.jianshu.com/p/8a900b9ad3d3这位大佬非常详细的讲解了Deep AR的代码实战操作。受大佬的启发，并结合在github上面的搜集的资料，最终本人完成了对Deep AR的探究，并且成功应用于PHM 2012轴承的RUL( ps：不
2022-03-11 21:23:39
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原创 PHM寿命预测内容定稿
今天立个flag：RUL预测内容下一篇博客今天立个flag1. 涡扇发动机RUL预测通用核心代码讲解2. 深度学习框架的视频资料推荐、查找项目的方法3. 95%置信区间方法分享---DeepAR4. 免费的Github开源轴承项目今天立个flag上一次更新博客已经是23天前了，最近在写大论文，没有花太多时间来构思博客的内容。想了一下，想写一篇RUL预测入门的案例和代码的教程，但是实在不知道写完什么内容比较合适，因此，想借助大家留言的方式写一点东西，博客的完成可能等一段时间了。当然由于能力有限，最好限定在
2021-12-25 16:39:44
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原创 深度学习寿命预测技术路线
基于深度学习的寿命预测学习目标：主要列举了一下寿命预测的ideal与技术路线方便各位学习哈，自己总结不易，分享更不易，麻烦给个一间三连哈学习内容：1、 数据预处理2、 RUL预测的模型3、 实现的途径4、 可研究的内容...
2021-12-01 11:17:59
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原创 优化算法+神经网络：神经网络自动参数优化
这里写自定义目录标题优化算法进行神经网络的参数寻优，解放深度调参1.已经实现的Genetic Algorithm优化Neural Network功能快捷键2.已经实现的PSO优化Neural Network如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入优化算法进行神经网
2021-12-01 10:10:29
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原创 RUL论文复现:深度卷积神经网络在预测剩余寿命估计中的应用
Remaining useful life estimation in prognostics using deep convolution neural networks RUL预测文献文献中的DCNN模型代码供参考的模型代码训练过程代码损失函数可视化FD001测试集整体RUL预测可视化评价指标neural networks )RUL预测文献最近有道友问了一下关于《Remaining useful life estimation in prognostics using deep convolut
2021-11-27 11:58:29
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原创 聊一聊深度学习做寿命预测
这里写自定义目录标题本博客的码字背景一.基础知识准备阶段二.深度学习的理论学习三、深度学习框架Tensorflow&PytorchRUL预测------涡扇发动机轴承寿命预测直接上图XJTU 西安交大轴承全寿命数据集本博客的码字背景最近马上就研三了，回顾一路从小白开始入门深度学习做机械核心零部件寿命预测的历程吧。1.本科期间未接触过python，深度学习相关的内容。2.研究生在寿命预测方向入门画的时间比较长，走过了许多弯路。毕竟万事开头难，作为课题组第一位做该方向的研究生。得到的理论指导与
2021-08-27 22:27:00
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原创 win10系统已安装CUDA10.0+conda多环境TF1.13和TF2.0，从conda虚拟环境再安装TF2.1以上版本+CUDA10.1
前提：win10已安装CUDA10.0并配置好|Nvidia driver以更新到最新WIN10+anaconda+cuda10.0安装见往期一键式傻瓜安装TensorFlow2.1+cuda10.1WIN10+anaconda+cuda10.0安装见往期第二篇文章已经讲过一键式傻瓜安装TensorFlow2.1+cuda10.1创建cuda10_1虚拟环境conda create -n cuda10_1 python==自己需求的版本(如3.7.6)第二部激活cuda10_1环境activ
2021-03-24 10:26:04
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原创 python的matplotlib保存图像的路径bug，“不能连续使用“_”,如“__””
项目场景：提示：今天在笔记本上图像出现python的相对路径均无法识别的bug，到现在为止，只是暂时解决了，不知道后续是否还会出现bug：问题描述：在保存图片时，我需要创建没有的文件夹，因此采用了相对路劲创建的快速间接办法，具体代码如下：plt.plot(new_feats, linestyle='-', linewidth=0.7)plt.grid(linestyle="--")plt.title(Be+"_64Feats_未做归一化")plt.tight_layout()save_pat
2020-12-25 17:32:34
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原创 python如何使用系统安装的Graphviz（非pip/conda install,方便以后单独使用)
提示：最近在用Graphviz可视化神经网络结构，分别使用了conda直接安装和手动安装Graphviz，提及一些坑，供大家参考文章目录一、关于Graphviz安装的两种方式二、Graphviz的安装1.采用pip或者conda直接安装2.外部独立安装Graphviz步骤一：步骤二步骤三一、关于Graphviz安装的两种方式1.采用网上的pip或者conda一步安装到位2.采用先手动在系统上安装python外部独立的Graphviz，再进行相关配置二、Graphviz的安装1.采用pip或者
2020-12-21 09:56:29
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原创 Keras建立VAE出现InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [19,64] vs. [32,64]
最近在做学习VAE生成模型，自己在魔改套用不同网络模型/数据输入 做VAEVAE（Conv1D） 准备实现Conv1D做时间序列的生成以下是在github上找到的部分代码.steps,original_dim=1,1280x = Input(batch_shape=(batch_size,steps,original_dim))# Play around with padding here, not sure what to go with.conv_1 = Conv1D(1,
2020-12-17 16:58:10
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原创 聊一聊model.fit()与model.evaluate()指标值不同的坑
聊一聊model.fit()与model.evaluate()指标值不同的坑提示：最近在使用tensorflow.keras进行回归模型的训练，遇到了一点问题如下。一、fit()训练过程的值与model.evaluate()的值相差很大1.部分训练过程如下代码如下（示例）：Epoch 63/10012182/12182 - 7s - loss: 2218672.4850 - mse: 2218671.5000 - RMSE: 1445.7142 - mae: 1102.8094 - val_l
2020-11-26 16:54:15
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原创 ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling build() or calling
ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling build() or calling当我们训练好模型保存下来之后，想要读取模型以及相关参数，可能会出现以下问题ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling build() or calling。解决办法一：目前CSDN上的很多方法添加
2020-10-11 20:54:53
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原创 tensorflow1.13.1+CUDA10.0+cudnn7.4-7.6[亲测均可以]的安装总结
前言在上一期博客，是我安装tensorflow-GPU版本的初步尝试，当时仅仅只是尝试，因为旧电脑的 【算力=2.1】达不到要求，就来简单玩一玩。这个星期，618剁手的新电脑到了，GTX 1660Ti的显卡，准备用于自己平时的学习。话不多说，下分享一下我的安装总结，基本不会遇到什么错误，不过就是在跑代码时，GPU利用率一直在10%左右，为此，我尝试了第一次尝试：1.手动安装准备环境：msys2-x86_64-20200602,然后是bazel，再接着是Visual Studio 2015 update
2020-06-26 16:27:33
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原创 安装Tensorflow在导入模块时会出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块的问题
本人是新手小白，19年10月份左右才开始接触Tensorflow。在此，我想把自己用（1）原生python的批评安装tensorflow出现的ImportError: DLL load failed:的解决方法分享一下。（2）另外本人昨天开始研究tensorflow-gpu安装，并且初次接触Anaconda，在尝试到重重失败后终于装上Tensorflow-GPU版本，并成功运行的经验分享给大家。如有不足之处，请朋友们见谅！下面开始我的沙雕实录。在2019年我一直使用的是原生python，当时由于学
2020-05-25 21:58:53
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轴承寿命预测之统计特征提取
2023-01-05
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