卷积神经网络实现CWRU滚动轴承数据集故障分类（CNN）

资 源 简 介

卷积神经网络实现CWRU滚动轴承数据集故障分类（CNN）

详 情 说 明

卷积神经网络在机械设备故障诊断领域的应用

卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力，成为处理振动信号和图像数据的理想选择。在机械设备健康监测领域，凯斯西储大学（CWRU）滚动轴承数据集是评估故障诊断算法的标准基准。

数据特点与预处理 CWRU数据集包含正常轴承和多种故障类型（如内圈、外圈、滚动体损伤）的振动信号。原始数据为一维时间序列，通常通过以下方式适配CNN输入： 时域信号转换为时频图像（如短时傅里叶变换或小波变换） 直接重构一维信号为二维矩阵形式 标准化处理消除量纲影响

网络架构设计要点 浅层卷积核：优先捕捉高频振动特征（如故障冲击成分） 池化层：逐步压缩特征维度，增强平移不变性 全连接层：综合深层特征实现故障类型判别 Dropout层：防止小样本数据下的过拟合

实际应用中的优化策略 数据增强：通过添加噪声或时间偏移扩充训练样本 迁移学习：复用ImageNet预训练模型的特征提取能力 多传感器融合：结合温度、声音等多源数据提升精度

该技术方案已在实际工业场景中验证，对早期微弱故障的识别准确率可达95%以上，显著优于传统频谱分析方法。未来可探索结合注意力机制等最新深度学习进展进一步提升性能。