【源码】基于Keras的轴承故障检测系统

项目简介

本项目专注于轴承故障检测，利用机器学习技术，根据轴承运行时的振动信号对其工作状态进行分类。由于轴承是机械设备的关键部件，易因多种因素损坏，且早期弱故障检测困难，所以对轴承状态进行监测和分析十分重要。项目提供了基于Keras的一维卷积神经网络解决方案，可有效判断轴承工作状态。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：采用生成器按批次读取CSV格式的训练和测试数据，支持数据乱序，将标签转换为one - hot编码，提高训练效率。
2. 模型搭建：使用Keras的Sequential API构建一维卷积神经网络模型，包含多个卷积层、池化层和全连接层，可按需调整模型结构和参数。
3. 模型训练：运用Adam优化器和categorical_crossentropy损失函数进行模型训练，通过ModelCheckpoint回调函数保存最佳模型。
4. 模型预测：加载训练好的模型对测试数据进行预测，并将结果保存为CSV文件，便于提交。

安装使用步骤

1. 下载数据：从点击下载数据下载训练集train.csv和测试集test_data.csv，需注册登陆后下载。
2. 环境准备：确保已安装Python以及Keras、pandas、numpy、matplotlib等项目所需的库。
3. 运行代码：将下载的数据文件放在项目指定路径（如Bear_data目录下），在命令行进入项目代码所在目录，运行主程序文件（包含数据处理、模型搭建、训练和预测代码）。
4. 查看结果：训练时会输出损失值和准确率等信息，训练完成后，在项目目录下可找到保存的预测结果文件submmit.csv。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】