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CWRU滚动轴承数据集的1D-CNN源码。

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简介：
一维卷积神经网络（1D CNN）针对 Case Western Reserve University (CWRU) 的特定需求而设计。该模型利用了单通道的输入数据，通过一系列卷积层和池化层来提取特征，从而实现高效的模式识别和分类任务。具体而言，1D CNN 在处理序列数据时展现出强大的能力，例如语音识别、时间序列分析以及文本处理等领域。

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  • 1D-CNN-for-CWRU: 针对CWRU滚动轴承数据集的One-Dimensional CNN-源码
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    本项目提供了一种针对CWRU滚动轴承数据集的一维卷积神经网络（1D-CNN）模型，用于故障诊断和健康监测。代码开源共享。 一维CNN在CWRU数据集上的应用研究。
     
  • 1D-CNN-for-CWRU: 适用于CWRU滚动轴承数据集的代码和一维卷积神经网络
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    简介：本项目提供了一种针对CWRU滚动轴承数据集的一维卷积神经网络（1D-CNN）模型及其源代码，旨在促进故障诊断与健康监测领域的研究。 一维CNN在CWRU数据集上的应用研究了卷积神经网络如何用于处理时间序列信号以进行故障诊断。通过使用一维的卷积层，模型能够有效地捕捉到滚动轴承不同状态下的特征变化，并且可以自动学习合适的滤波器来提取有用的频域信息，从而提高故障识别和分类的准确性。
     
  • CWRU滚动轴承数据集分析
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    本研究基于CWRU滚动轴承数据集进行深入分析，探讨了不同工况下滚动轴承的故障特征与诊断方法，旨在提升机械设备健康监测技术水平。 内容如下：①12k Drive End Bearing Fault Data # 12k驱动端故障数据 ②12k Fan End Bearing Fault Data # 12k风扇端故障数据 ③48k Drive End Bearing Fault Data # 48k驱动端故障数据 ④Normal Baseline Data # 正常数据 ⑤README.md ⑥说明文件_cn.doc # 说明文件（中文） ⑦说明文件_en.doc # 说明文件（英文原件） ---------- 数据格式：四种数据（①-④）均为.mat格式文件，详细数据说明建议阅读英文说明原件（⑦），建议首先使用Matlab对数据进行预处理。
     
  • 凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据集
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    凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据集是由该校研究人员创建的维护和故障诊断研究用数据库，包含多种工况下滚动轴承的振动信号。 数据集来源于凯斯西储大学（CWRU）滚动轴承数据中心。试验对象为驱动端的深沟球轴承 SKF6205，该型号的轴承存在由电火花加工制造而成的不同故障状态。系统的采样频率设定为12kHz。 在被诊断的轴承中，有三种不同的缺陷位置：滚动体损伤、外圈损伤与内圈损伤，并且每种缺陷又有不同程度的直径大小变化，分别是0.007英寸, 0.014英寸和0.021英寸。因此，总共有九种不同状态下的受损轴承用于研究分析。
     
  • 基于1D-CNN与SVM的滚动轴承故障诊断
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    本研究提出了一种结合1D-CNN和SVM的方法，用于提高滚动轴承故障诊断的准确性。通过有效分析振动信号，该方法在多种故障状态下展现出优越性能。 基于1D-CNN和SVM的滚动轴承故障诊断方法利用了TensorFlow框架进行实现。这种方法结合了一维卷积神经网络与支持向量机的优势，旨在提高滚动轴承故障检测的准确性和效率。通过采用先进的机器学习技术，该方案能够有效识别不同类型的轴承损伤模式，并为维护决策提供数据支持。
     
  • CWRU轴承数据集（CSV格式）.zip
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    本资料包包含CWRU轴承数据集，以CSV文件形式提供，适用于故障诊断和健康监测研究。数据涵盖不同工况下的振动信号，便于深入分析。 已将凯斯西储大学的轴承数据集从.mat格式转换为.csv格式，便于使用Python、TensorFlow和Keras进行机器学习训练。如有问题，请通过站内私信或留言联系。 去掉联系方式后： 将凯斯西储大学的轴承数据集从.mat格式转换为了.csv格式的数据集合，更适用于用python tensroflow keras进行机器学习训练。如果有任何问题，可以通过站内私信或者留言的方式联系我们。 简化后的版本： 已将凯斯西储大学的轴承数据集从.mat格式转换为.csv格式，便于使用Python、TensorFlow和Keras进行机器学习训练。如有疑问，请通过平台提供的联系方式沟通。
     
  • CWRU轴承故障数据集整理
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    本数据集为克利夫兰凯斯西储大学(CWRU)提供的轴承故障样本集合，内含各类运行条件下不同故障类型的轴承信号，旨在支持滚动元件轴承健康监测的研究与应用。 完整的凯斯西储大学（Case Western Reserve University）轴承故障数据集（CWRU bearing dataset），以及用于绘制时域故障数据的Matlab程序。
     
  • CWRU轴承数据集（含说明文档）
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    CWRU轴承数据集包含了由凯斯西储大学提供的各种滚动轴承故障信号及健康状态监测数据，附带详细的说明文档。 CWRU轴承数据集附带详细说明文件。该数据集中包含了所有原始数据，并以MAT格式保存。
     
  • 1D CNN轴承故障诊断代码.rar
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    这段资料包含了使用一维卷积神经网络（1D CNN）进行轴承故障诊断的相关代码。它适用于机械设备健康监测和预测性维护领域。 1维CNN轴承故障诊断代码可以在这个RAR文件中找到：1维CNN轴承故障诊断code.rar。
     
  • 滚动轴承的振动数据分析
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    本研究聚焦于通过现代信号处理技术分析滚动轴承的振动数据，旨在评估其运行状态与健康状况，并预测潜在故障。 滚动轴承振动数据包括内圈故障信号、外圈故障信号、保持架故障信号以及滚动体故障信号，并且也有正常工作状态的信号。