以常用的CWRU为例，进行小波变换转成图像，再利用（MobileNetV3Smal模型微调）进行故障诊断，呈现八种结果可视化，加GUI界面_cwru实验

1.考虑创作的项目，很多人需要替换为自己的数据集，为方便起见，一个诊断方案同时用不同数据格式保存的数据集，这样你的数据集是什么形式，直接代入对应的示例数据集即可。

.csv文件江南大学数据集：呈现八种结果可视化，加GUI界面，以江南大学数据集（.csv文件保存）为例，小波变换转成图像，再利用（MobileNetV3Smal模型微调）进行故障诊断-CSDN博客

运行视频：小波变换转成图像，再利用（MobileNetV3Smal模型）进行故障诊+GUI_哔哩哔哩_bilibili

2.数据集介绍

2.1.CWRU数据集

2.1实验平台图

是在0HP、1HP、2HP、3HP采集的四种状态数据（正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障）

以0HP为例

0HPimages文件夹装载小波变换生成的图像

Inner、Normal、outer、 Roller分别放的是对应的原始数据

code.py是训练模型，测试模型脚本

create_picture.py是小波变换，产生图像的程序

GUI.py是呈现GUI界面，调用已经训练好的模型，对图像测试

labels是create_picture.py运行时，产生的对应标签

背景图片是GUI的背景

2.2.使用的模型说明

MobileNetV3Smal模型，并使用imagenet预训练好的模型参数，冻结高层，只训练分类器，就是是使用迁移学习里面的微调技术，使模型更早达到收敛，使模型更早训练完备。

模型打印（高层就是第一层，就是MobileNetV3Smal模型，在打印中没有详细展示其内部结构，可训练参数，冻结参数图中也可以获取）

2.3.结果可视化

GUI界面

0HP数据集

 2.3.1准确率曲线和损失曲线

混淆矩阵，以测试集样本个数呈现 

混淆矩阵，以测试集准确率呈现 

三维可视化 

 梯形图

 分类报告

 1HP数据集

 

 

2HP数据集 

3HP数据集 

对项目感兴趣，可以关注

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
代码和数据压缩包：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ulpdr