机械振动信号的深度学习特征提取_基于cnn的振信号特征提取

对于机械振动信号的深度学习特征提取，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。以下是一个示例的Python代码，演示了如何使用深度学习方法提取时域和频域特征：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, LSTM

# 1. 数据准备

# 假设你有一组机械振动信号数据和对应的故障标签
data = [...]  # 机械振动信号数据
labels = [...]  # 故障标签

# 2. 特征提取和数据预处理

# 初始化特征列表
features = []

# 提取时域和频域特征
for signal in data:
    time_feats = time_domain_features(signal)
    freq_feats = frequency_domain_features(signal, sample_rate)
    feats = np.concatenate((time_feats, freq_feats), axis=0)
    features.append(feats)

# 数据预处理（标准化）
features = np.array(features)
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

# 3. 构建深度学习模型

model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(num_features, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 4. 模型训练和评估

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 将输入数据转换为适合深度学习模型的形状
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=2)
X_test = np.expand_dims(X_test, axis=2)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
在以上代码示例中，你需要根据实际情况自定义时域特征提取函数和频域特征提取函数，并根据数据集的特点调整模型的参数和架构。同时，你还可以尝试其他深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），以适应不同的振动信号特征。
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