论文创新!!!

全家桶包括以下内容：

1.Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 (mbd.pub)

2.轴承故障VMD-CNN-BiLSTM的分类模型 (mbd.pub)

3.轴承故障VMD-CNN-Transfromer的分类模型 (mbd.pub)

4.FFT+CNN-Transformer时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 (mbd.pub)

5.FFT+CNN-BiGRU-Attention时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 (mbd.pub)

6.Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型 (mbd.pub)

7.轴承故障创新模型：时空特征融合注意力机制的故障识别模型 (mbd.pub)

8.Python轴承故障诊断 (21)基于VMD-CNN-BiTCN的创新诊断模型 (mbd.pub)

9.Python轴承故障诊断 (19)基于Transformer-BiLSTM的创新诊断模型 (mbd.pub)

10.故障诊断 | 基于SSA-CNN-Transformer的诊断模型 (mbd.pub)

● 数据集：CWRU西储大学轴承数据集

● 网络框架：python 3.9  pytorch 1.8 及其以上版本均可运行

● 准确率：测试集99%

● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。

包括 完整的CWRU轴承故障数据集， 以及已经生成制作好的故障信号数据集、分类数据和标签集，对应代码均可以运行，还有变分模态分解VMD、快速傅里叶变换FFT示例

创新网络分类效果显著，模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征和频域特征，收敛速度快，性能优越, 精度高。创新度也有！！！

包括数据预处理的代码，和创新网络分类代码

环境：python 3.9

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；

1.FFT+CNN-BiGRU-Attention时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型

2.FFT+CNN-Transformer时域、频域特征融合的轴承故障识别模型

3.轴承故障VMD-CNN-BiLSTM的分类模型

4.轴承故障VMD-CNN-Transfromer的分类模型

5.Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理

6.Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型

7.轴承故障创新模型：时空特征融合注意力机制的故障识别模型

8.Python轴承故障诊断 (19)基于Transformer-BiLSTM的创新诊断模型