基于小波时频图与CNN的轴承故障诊断

特征提取部分用到了matlab时频图变换工具箱，故障诊断分类部分用的是pytorch0.4        传统轴承故障诊断是采用各种特征提取方法对一维轴承信号进行特征提取，如HHT包络谱，FFT频谱，小波能量谱等，变换后的特征依旧是一维数据。本文采用小波时频图将一维轴承信号转换为2维（3通道真彩图）的时频图，然后以64*64*3作为CNN的输入，实现分类，运气好的话，测试集精度有99.5%（因为每

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