本文主要是介绍Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
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CNN-TCN-Attention模型:
输入数据维度为[32, 1, 1024], 先送入CNN网络进行1d的卷积池化提取空间特征,然后把卷积池化后的特征送入TCN层提取时序特征,最后通过自注意力进行多尺度特征融合,最终送入全连接层和softmax进行分类诊断。
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CNN-TCN-Attention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_load(hp)-CSDN博客
1 轴承数据加载与预处理
1.1 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
1.2 数据预处理,制作数据集
2 基于Pytorch的CNN-TCN-Attention创新诊断模型
2.1 定义CNN-TCN-Attention分类网络模型
2.2 设置参数,训练模型
50个epoch,准确率将近98%,CNN-TCN-Attention网络分类效果显著,CNN-TCN-Attention模型能够充分提取轴承故障信号的多尺度特征,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)
2.3 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:
对数据集和代码感兴趣的,可以关注最后一行
# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100) # 设置随机种子,以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#代码和数据集:https://mbd.pub/o/bread/ZZ2Wm5Zs
这篇关于Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!