Python
实现基于
CNN-ResNets
卷积神经网络（
CNN）结合残差网络（
ResNets
）进行滚动轴承故障诊断的详细项目实例
项目背景介绍
滚动轴承是电机、风机、泵组、齿轮箱、压缩机、轨道车辆传动系统及各类旋转机械中的关键支承部件，其运行状态直接影响整套装备的连续性、安全性与经济性。轴承通常处于高速旋转、交变载荷、润滑波动、温度变化及外部冲击共同作用的复杂环境中，长期服役后容易出现内圈损伤、外圈损伤、滚动体损伤、保持架异常、润滑劣化、安装偏心等问题。早期故障往往表现为非常微弱的冲击特征，常被背景噪声、结构共振、工况变化及采集误差掩盖；当故障进一步发展时，振动幅值、频谱能量、峭度、温度及冲击频率等指标会出现明显变化。若未能及时识别，轻则造成效率下降、能耗升高和计划外维护，重则引发轴系卡滞、设备停机、生产中断甚至安全事故。
传统滚动轴承故障诊断通常依赖人工经验与信号处理技术，例如时域统计分析、频域谱分析、包络解调、经验模态分解、短时傅里叶变换及小波分析等。此类方法在稳定工况下具有较高实用价值，但特征提取过程对专业知识依赖较强，且不同设备、不同转速、不同载荷及不同传感器位置往 ...