包括 完整的CWRU轴承故障数据集， 以及已经生成制作好的一维故障信号数据集、时频图像数据集，对应代码均可以运行
环境：python 3.9
全家桶包括以下内容：28个模型，全网最低价，性价比极高！！！
1.Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 (mbd.pub)
2.Python轴承故障诊断时频图像处理-短时傅里叶变换STFT (mbd.pub)
3.Python轴承故障连续小波变换-代码与时频图像分类 (mbd.pub)
4.Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类 (mbd.pub)
5.Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类 (mbd.pub)
6.Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类 (mbd.pub)
7.Python基于EMD-CNN轴承故障分类 (mbd.pub)
8.Python基于EMD-LSTM轴承故障分类 (mbd.pub)
9.EMD-Transformer轴承故障分类 (mbd.pub)
10.EMD-CNN-LSTM的轴承故障分类模型 (mbd.pub)
11.EMD-CNN-GRU并行的轴承故障分类模型 (mbd.pub)
12.轴承故障识别:基于CNN-Transformer的一维故障信号诊断模型 (mbd.pub)
13.Python轴承故障诊断 (17)基于TCN-CNN并行的一维故障信号识别模型-数据 (mbd.pub)
15.轴承故障诊断 -随机森林故障分类模型 (mbd.pub)
16.轴承故障诊断 -TCN故障分类模型-数据 (mbd.pub)
17.轴承故障诊断 CNN-LSTM故障分类模型 (mbd.pub)
18.轴承故障诊断 -LSTM-Attention故障分类模型 (mbd.pub)
19.轴承故障诊断 -CNN-Attention故障分类模型 (mbd.pub)
20.轴承故障诊断 CNN-BiGRU故障分类模型 (mbd.pub)
21.轴承故障诊断 TCN-LSTM故障分类模型 (mbd.pub)
22.轴承故障诊断TCN-Attention故障分类模型 (mbd.pub)
23.Python基于CNN-TCN串行轴承故障分类 (mbd.pub)
24.轴承故障诊断EMD-CNN-TCN串行分类模型 (mbd.pub)
25.轴承故障诊断 EMD-TCN-GRU串行分类模型 (mbd.pub)
26.轴承故障诊断 EMD-CNN-Transformer故障分类模型 (mbd.pub)
27.轴承故障诊断TCN-Attention故障分类模型 (mbd.pub)
28.Python基于EMD-TCNN轴承故障分类 (mbd.pub)
全网最低价，入门轴承故障诊断最佳教程，高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZiXm55w
任何环境安装或者代码问题，请联系作者沟通交流，对于购买者，作者免费解决后续问题，关注微信公众号[建模先锋]，联系作者；
前言
请购买过轴承故障全家桶的同学更新代码了，包括购买以下三个单品的同学，可以更新下载新的代码文件：
1. Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZablJdp
2. Python轴承故障连续小波变换-代码与时频图像分类
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZeYlplp
3. Python轴承故障诊断时频图像处理-短时傅里叶变换STFT
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZeXm5tv
此次更新 ，主要是对 VGG16模型 进行的优化！ 涉及时频图像的处理，我们进行了比较规范的基于 Pycharm 编辑器进行实现的代码，并且优化了训练过程的代码，添加了模型时频图像测试的模块，请同学们更新后按照文件解读进行运行！
（训练过程和分类精度可视化如下！）
1 轴承故障类型分类的方法探讨
1.1 一维故障数据进行分类
- 一是直接对一维故障数据，添加分类标签进行处理，送进CNN、LSTM、TCN、Transformer及其复合网络进行分类；
- 二是先对一维故障数据做一些处理或者去噪，然后再进行分类；
1.2 把一维故障数据转换为图像进行分类
- 一是转换为二维时序图进行分类；
- 二是转换为时频图像进行分类；
- 三是基于格拉姆角场(GAF)转换为二维图像进行分类；
滚动轴承发生故障时，其振动信号往往具有非线性、非平稳性特点。相比传统的时域和频域分析方法，在处理非线性、非平稳信号时，时频分析方法更加有效。
时频分析方法采用时域和频域的二维联合表示，可以实现非平稳信号局部特性的精确描 述，具有时域和频域等传统方法无法比拟的优势，已经被广泛地应用于机械故障诊断领域。
常用的时频分析方法有：
- 傅里叶变换（Fourier Transform，FT）
- 短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform，STFT）
- 小波变换（Wavelet Transform，WT）
- 连续小波变换（CWT）
- 格拉姆角场(GAF)
2 基于故障信号的时频图像分析
2.1 凯斯西储大学轴承数据10分类数据集
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
2.2 短时傅里叶变换——STFT
2.3 连续小波变换——CWT
2.4 格拉姆角场变换——GAF
基于 GADF+Swin-CNN-GAM 的高创新轴承故障诊断模型
3 基于Pytorch的一维故障信号创新识别模型
3.1 轴承故障——创新模型全家桶
代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmYlJ1t
3.2 高创新故障识别模型
3.3 独家 原创 | SCI 1区 高创新轴承故障诊断模型！
基于 GADF+Swin-CNN-GAM 的高创新轴承故障诊断模型
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
Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)
Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类
Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类
Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类
Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类
Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类
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
基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型
Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类
Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类
Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类
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
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
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
Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型
Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型
基于 GADF+Swin-CNN-GAM 的高创新轴承故障诊断模型
END
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