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基于深度学习的故障诊断入门示例，数据预处理、模型搭建与模型训练。

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简介：
数据集说明：收集了正常轴承、单点驱动端和风扇端缺陷的数据。按照12000个样本/秒和48000个样本/秒的速度采集驱动端轴承实验数据。风机端轴承数据则以12000个样本/秒的速度进行采集。所有文件均为Matlab格式，其中每个文件包含风扇端和驱动端的振动数据以及电机转速信息。变量名中各项的具体定义如下：该数据集主要包含以下几组数据:(1)正常运行基准数据(2)12kHz驱动端轴承故障数据(3)48kHz传动端轴承故障数据(4)风机端轴承故障数据。实验数据集仅使用12kHz驱动端轴承故障数据进行预处理，其余数据集的预处理操作与实验数据集保持一致。文件夹说明：在data目录下存放了各项数据集的具体文件。其中，1DCNN和2DCNN相关文件位于save_picture目录内，具体包括1DCNN模型、2DCNN模型以及对应的代码运行文件。

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    数据集说明：收集了正常轴承、单点驱动端和风扇端缺陷的数据。按照12000个样本/秒和48000个样本/秒的速度采集驱动端轴承实验数据。风机端轴承数据则以12000个样本/秒的速度进行采集。所有文件均为Matlab格式，其中每个文件包含风扇端和驱动端的振动数据以及电机转速信息。变量名中各项的具体定义如下：该数据集主要包含以下几组数据:(1)正常运行基准数据(2)12kHz驱动端轴承故障数据(3)48kHz传动端轴承故障数据(4)风机端轴承故障数据。实验数据集仅使用12kHz驱动端轴承故障数据进行预处理，其余数据集的预处理操作与实验数据集保持一致。文件夹说明：在data目录下存放了各项数据集的具体文件。其中，1DCNN和2DCNN相关文件位于save_picture目录内，具体包括1DCNN模型、2DCNN模型以及对应的代码运行文件。
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