【亲测免费】 开源旋转机械故障数据集使用教程

项目介绍

Rotating-machine-fault-data-set 是一个开源的旋转机械故障数据集项目，旨在为研究人员和工程师提供一个用于数据驱动分类和故障诊断的基准数据集。该项目包含了多个数据集，如 CWRU、FEMTO、MFPT 和 IMS 等，这些数据集广泛应用于机械故障诊断和预测维护领域。

项目快速启动

克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/hustcxl/Rotating-machine-fault-data-set.git

数据集目录结构

克隆完成后，进入项目目录，可以看到以下结构：

Rotating-machine-fault-data-set/
├── data/
│   ├── CWRU/
│   ├── FEMTO/
│   ├── MFPT/
│   └── IMS/
├── doc/
├── README.md
└── LICENSE

加载数据集

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何加载和查看数据集：

import os
import pandas as pd

# 数据集路径
data_path = 'Rotating-machine-fault-data-set/data/CWRU/'

# 列出所有文件
files = os.listdir(data_path)

# 读取第一个文件
data = pd.read_csv(os.path.join(data_path, files[0]))

# 显示前5行数据
print(data.head())

应用案例和最佳实践

案例一：基于深度学习的故障诊断

使用深度学习技术对旋转机械的故障进行诊断是一个常见的应用。以下是一个基于 TensorFlow 的简单示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

# 假设数据已经预处理并分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = preprocess_data()

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dropout(0.2),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

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

案例二：特征提取与分类

使用 EEMD 和曲线编码进行特征提取，并进行分类：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设特征已经提取
features = extract_features(data)

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)

# 构建分类器
classifier = RandomForestClassifier()

# 训练分类器
classifier.fit(X_train, y_train)

# 评估分类器
accuracy = classifier.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

典型生态项目

TensorFlow

TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，适用于构建和训练各种机器学习模型，包括故障诊断模型。

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，提供了各种分类、回归和聚类算法，适用于特征提取和数据分类任务。

Pandas

Pandas 是一个数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，适用于数据预处理和加载。

通过结合这些生态项目，可以构建一个完整的旋转机械故障诊断系统。