目录
前言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
1.2 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch
2 CNN-2D分类模型和训练、评估
2.1 定义CNN-2d分类模型
2.2 定义模型参数
2.3 模型结构
2.4 模型训练
2.5 模型评估
3 CNN-1D分类模型和训练、评估
3.1 定义CNN-1d分类模型
3.2 定义模型参数
3.3 模型结构
3.4 模型训练
3.5 模型评估
4 模型对比
往期精彩内容：
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT
Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客
Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集pytorch训练-CSDN博客
Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客
Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类-CSDN博客
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客
基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客
大甩卖-（CWRU）轴承故障诊数据集和代码全家桶-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类-CSDN博客
交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客
交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客
轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention故障识别模型-CSDN博客
Python轴承故障诊断入门教学-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型-CSDN博客
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模型一维卷积和二维卷积对故障数据的分类，然后进行对比。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
1 数据集制作与加载
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：
第一步，导入十分类数据
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.io import loadmat
file_names = ['0_0.mat','7_1.mat','7_2.mat','7_3.mat','14_1.mat','14_2.mat','14_3.mat','21_1.mat','21_2.mat','21_3.mat']
for file in file_names:
# 读取MAT文件
data = loadmat(f'matfiles\\{file}')
print(list(data.keys()))
第二步，读取MAT文件驱动端数据
# 采用驱动端数据
data_columns = ['X097_DE_time', 'X105_DE_time', 'X118_DE_time', 'X130_DE_time', 'X169_DE_time',
'X185_DE_time','X197_DE_time','X209_DE_time','X222_DE_time','X234_DE_time']
columns_name = ['de_normal','de_7_inner','de_7_ball','de_7_outer','de_14_inner','de_14_ball','de_14_outer','de_21_inner','de_21_ball','de_21_outer']
data_12k_10c = pd.DataFrame()
for index in range(10):
# 读取MAT文件
data = loadmat(f'matfiles\\{file_names[index]}')
dataList = data[data_columns[index]].reshape(-1)
data_12k_10c[columns_name[index]] = dataList[:119808] # 121048 min: 121265
print(data_12k_10c.shape)
data_12k_10c
第三步，制作数据集
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
第四步，制作训练集和标签
# 制作数据集和标签
import torch
# 这些转换是为了将数据和标签从Pandas数据结构转换为PyTorch可以处理的张量，
# 以便在神经网络中进行训练和预测。
def make_data_labels(dataframe):
'''
参数 dataframe: 数据框
返回 x_data: 数据集 torch.tensor
y_label: 对应标签值 torch.tensor
'''
# 信号值
x_data = dataframe.iloc[:,0:-1]
# 标签值
y_label = dataframe.iloc[:,-1]
x_data = torch.tensor(x_data.values).float()
y_label = torch.tensor(y_label.values.astype('int64')) # 指定了这些张量的数据类型为64位整数，通常用于分类任务的类别标签
return x_data, y_label
# 加载数据
train_set = load('train_set')
val_set = load('val_set')
test_set = load('test_set')
# 制作标签
train_xdata, train_ylabel = make_data_labels(train_set)
val_xdata, val_ylabel = make_data_labels(val_set)
test_xdata, test_ylabel = make_data_labels(test_set)
# 保存数据
dump(train_xdata, 'trainX_1024_10c')
dump(val_xdata, 'valX_1024_10c')
dump(test_xdata, 'testX_1024_10c')
dump(train_ylabel, 'trainY_1024_10c')
dump(val_ylabel, 'valY_1024_10c')
dump(test_ylabel, 'testY_1024_10c')
1.2 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch
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") # 有GPU先用GPU训练
# 加载数据集
def dataloader(batch_size, workers=2):
# 训练集
train_xdata = load('trainX_1024_10c')
train_ylabel = load('trainY_1024_10c')
# 验证集
val_xdata = load('valX_1024_10c')
val_ylabel = load('valY_1024_10c')
# 测试集
test_xdata = load('testX_1024_10c')
test_ylabel = load('testY_1024_10c')
# 加载数据
train_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(train_xdata, train_ylabel),
batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)
val_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(val_xdata, val_ylabel),
batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)
test_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(test_xdata, test_ylabel),
batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)
return train_loader, val_loader, test_loader
batch_size = 32
# 加载数据
train_loader, val_loader, test_loader = dataloader(batch_size)
2 CNN-2D分类模型和训练、评估
2.1 定义CNN-2d分类模型
注意：输入数据进行了堆叠 ，把一个1*1024 的序列 进行划分堆叠成形状为1 * 32 * 32， 就使输入序列的长度降下来了,(channels, seq_length, H_in)
2.2 定义模型参数
# 定义模型参数
batch_size = 32
# 先用浅层试一试
conv_arch = ((2, 32), (1, 64), (1, 128))
input_channels = 1
num_classes = 10
model = CNN2DModel(conv_arch, num_classes, batch_size)
# 定义损失函数和优化函数
model = model.to(device)
loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum') # loss
learn_rate = 0.0003
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), learn_rate) # 优化器
2.3 模型结构
2.4 模型训练
训练结果
50个epoch，准确率将近97%，CNN-2D网络分类模型效果良好。
2.5 模型评估
# 模型 测试集 验证
import torch.nn.functional as F
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 有GPU先用GPU训练
# 加载模型
model =torch.load('best_model_cnn2d.pt')
# model = torch.load('best_model_cnn2d.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 使用测试集数据进行推断
with torch.no_grad():
correct_test = 0
test_loss = 0
for test_data, test_label in test_loader:
test_data, test_label = test_data.to(device), test_label.to(device)
test_output = model(test_data)
probabilities = F.softmax(test_output, dim=1)
predicted_labels = torch.argmax(probabilities, dim=1)
correct_test += (predicted_labels == test_label).sum().item()
loss = loss_function(test_output, test_label)
test_loss += loss.item()
test_accuracy = correct_test / len(test_loader.dataset)
test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset)
print(f'Test Accuracy: {test_accuracy:4.4f} Test Loss: {test_loss:10.8f}')
Test Accuracy: 0.9313 Test Loss: 0.04866932
3 CNN-1D分类模型和训练、评估
3.1 定义CNN-1d分类模型
注意：与2d模型的信号长度堆叠不同，CNN-1D模型直接在一维序列上进行卷积池化操作；形状为（batch,H_in, seq_length）,利用平均池化 使CNN-1D和CNN-2D模型最后输出维度相同，保持着相近的参数量。
3.2 定义模型参数
# 定义模型参数
batch_size = 32
# 先用浅层试一试
conv_arch = ((2, 32), (1, 64), (1, 128))
input_channels = 1
num_classes = 10
model = CNN1DModel(conv_arch, num_classes, batch_size)
# 定义损失函数和优化函数
model = model.to(device)
loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum') # loss
learn_rate = 0.0003
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), learn_rate) # 优化器
3.3 模型结构
3.4 模型训练
训练结果
50个epoch，准确率将近95%，CNN-1D网络分类模型效果良好。
3.5 模型评估
# 模型 测试集 验证
import torch.nn.functional as F
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 有GPU先用GPU训练
# 加载模型
model =torch.load('best_model_cnn1d.pt')
# model = torch.load('best_model_cnn2d.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 使用测试集数据进行推断
with torch.no_grad():
correct_test = 0
test_loss = 0
for test_data, test_label in test_loader:
test_data, test_label = test_data.to(device), test_label.to(device)
test_output = model(test_data)
probabilities = F.softmax(test_output, dim=1)
predicted_labels = torch.argmax(probabilities, dim=1)
correct_test += (predicted_labels == test_label).sum().item()
loss = loss_function(test_output, test_label)
test_loss += loss.item()
test_accuracy = correct_test / len(test_loader.dataset)
test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset)
print(f'Test Accuracy: {test_accuracy:4.4f} Test Loss: {test_loss:10.8f}')
Test Accuracy: 0.9185 Test Loss: 0.14493044
4 模型对比
对比CNN-2D模型 和CNN-1D模型：
模型参数量训练集准确率验证集准确率测试集准确率CNN1D61565496.5694.6491.85CNN2D68343098.3896.8893.13
由于CNN-2D模型参数量稍微多一点，所以模型表现得也略好一点，适当调整参数，两者模型准确率相近。但是CNN-2D推理速度要快于CNN-1D，在轴承故障数据集上，应该更考虑CNN-2D模型在堆叠后的一维信号上进行卷积池化。
注意调整参数：
可以适当增加 CNN层数 和每层神经元个数，微调学习率； 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）
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/ZZeck5pv
文章来源
发表评论