红色主题ppt免费模板seo优化系统哪个好

往期精彩内容：

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)-CSDN博客

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客

Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客

三十多个开源数据集 | 故障诊断再也不用担心数据集了！

Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类-CSDN博客

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类-CSDN博客

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客

轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention故障识别模型_基于残差混合域注意力cnn的轴承故障诊断及其时频域可解释性-CSDN博客

创新度高！！！需要发论文的同学即买即用

前言

轴承故障诊断面临着一些挑战。首先，轴承故障信号通常是复杂的非线性信号，包含丰富的频域和时域信息。传统的分析方法往往难以完整地捕捉到故障信号中的特征。其次，轴承故障信号往往伴随着背景噪声和干扰信号，增加了故障信号的提取和识别的难度。最后，轴承故障的类型和程度多种多样，需要一种灵活的方法来区分不同的故障模式。

本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，使用特征提取和机器学习方法进行故障识，特征提取是通过从原始信号中提取有意义的特征来减少数据维度，并捕捉到信号的关键信息，机器学习方法能够基于这些特征建立模型，并通过训练和学习来识别不同的故障模式。这种结合可以提高轴承故障诊断的准确性和效率。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_凯斯西储大学轴承数据集-CSDN博客

1 数据集和特征提取

1.1 数据集导入

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：

数据的读取形式以及预处理思路

根据信号时间步长 1024 和 重叠率 0.5制作数据集

形成2330个样本， 单个样本长度 1024，加上一个标签类别。

1.2 故障信号特征提取

(1) 峭度（Kurtosis）：衡量信号的尖锐程度，用于检测信号中的高频成分

(2) 熵值（Entropy）：衡量信号的复杂程度和随机性，用于检测信号的频谱特性

(3) 分形值（Fractal Dimension）：衡量信号的自相似性和复杂度，用于分析信号的分形特征

(4) 波形指标（Waveform Indicators）：包括峰值因子、脉冲因子、裕度因子等，用于分析信号的时域特征

(5) 频谱指标（Spectral Indicators）：包括峰值频率、能量比值、谱线形指标等，用于分析信号的频域特征

(6) 频域指标（Time-Frequency Indicators）：包括瞬时频率、瞬时能量等，用于分析信号的时频特征

(7) 统计特征（Statistical Features）：包括均值、方差、偏度等，用于描述信号的统计特性

(8) 小波包特征（Wavelet Packet Features）：通过小波变换提取的特征，用于分析信号的时频局部特性

(9) 振动特征（Vibration Features）：包括峰值振动、有效值振动等，用于描述信号的振动特性

选择了多种特征提取方法来捕捉信号的不同特征，共提取9类13个特征指标，来作为机器学习模型的训练与识别。

2超强模型XGBoost——原理介绍

2.1 原理介绍

论文链接：

XGBoost | Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

GBoost模型（eXtreme Gradient Boosting）是一种梯度提升框架，由Tianqi Chen在2014年开发，并在机器学习领域广泛应用。XGBoost的核心思想是通过迭代地训练多个弱学习器，并将它们组合起来，实现强大的预测能力。它在梯度提升算法的基础上进行了改进和优化，具有高效、灵活和可扩展的特点。

下面是XGBoost的一些关键特性和原理：

1. 梯度提升：XGBoost使用了梯度提升算法，也称为增强学习（Boosting）算法。它通过迭代地训练多个弱学习器，并通过梯度下降的方式来优化模型的预测能力。每个弱学习器都是在前一个弱学习器的残差上进行训练，从而逐步减小预测误差。

2. 基于树的模型：XGBoost采用了基于树的模型，即决策树。决策树是一种非常灵活和可解释的模型，能够学习到复杂的非线性关系。XGBoost使用了CART（Classification and Regression Trees）作为默认的基学习器，每个决策树都是通过不断划分特征空间来实现分类或回归任务。

3. 正则化策略：为了防止过拟合，XGBoost引入了正则化策略。它通过控制决策树的复杂度来限制模型的学习能力。常用的正则化策略包括限制决策树的最大深度、叶子节点的最小样本数和叶子节点的权重衰减等。

4. 特征选择和分裂：XGBoost在构建决策树时，通过特征选择和分裂来最大化模型的增益。特征选择基于某种评估准则（如信息增益或基尼系数），选择对当前节点的划分最有利的特征。特征分裂则是确定特征划分点的过程，使得划分后的子节点能够最大程度地减小预测误差。

5. 并行计算：为了提高模型的训练速度，XGBoost使用了并行计算的策略。它通过多线程和分布式计算等技术，将训练任务分解为多个子任务，并在不同的处理器上同时进行计算。这样可以加快模型的训练速度，特别是在处理大规模数据集时表现优异。

6. 自定义损失函数：XGBoost允许用户自定义损失函数，以适应不同的任务和需求。用户可以根据具体问题的特点，定义适合的损失函数，并在模型训练过程中使用它。

XGBoost模型通过梯度提升算法和基于树的模型，在许多机器学习任务中都取得了很好的效果，包括分类、回归、排序和推荐等。我们利用其高效、灵活和可扩展的特性，使用XGBoost来构建一个梯度提升模型，通过迭代地训练多个决策树来实现轴承故障识别。

2.2 特征数据集制作

3 模型评估和对比

3.1 随机森林分类模型

模型分数、准确率、精确率、召回率、F1 Score

混淆矩阵

3.2 支持向量机SVM分类模型

模型分数、准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障十分类混淆矩阵：

3.3 XGBoost分类模型

模型分数、准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障十分类混淆矩阵：

实验结果表明，所提取的各种特征都对轴承故障诊断有一定的贡献。峭度、熵值和分形值能够帮助捕捉信号的尖锐程度、复杂程度和自相似性，从而有效地区分不同类型的故障。波形指标、频谱指标和频域指标能够提供信号的时域和频域特征，有助于识别故障的时频特性。统计特征、小波包特征和振动特征则能够描述信号的统计特性和振动特性，从而更好地区分故障模式。

对比可以看出来， XGBoost分类模型性能最好，在训练集、测试集上的表现最优，模型分数也是最高，在轴承故障诊断中取得了良好的效果。通过准确地捕捉到信号的特征和模式，能够对不同类型和程度的轴承故障进行准确的识别和分类，准确率达到100%，速度快，性能好，创新度高。

4 代码、数据整理如下：