当前位置： 首页 > news >正文 网站开发美工绩效考核通过服务推广网站的案例 news 2025/10/28 7:18:32 网站开发美工绩效考核,通过服务推广网站的案例,河北软件开发网站建设,专业的企业进销存软件定制本次创作最主要是在MSCNN-BILSTM-ATTENTION模型#xff08;可轻松替换为其它模型#xff09;基础上#xff0c;搭建GUI测试界面#xff0c;方便对你想要测试的数据的进行测试#xff0c;同时进行了全面的结果可视化#xff1a;1.训练集和测试集的准确率曲线#xff0c;2…本次创作最主要是在MSCNN-BILSTM-ATTENTION模型可轻松替换为其它模型基础上搭建GUI测试界面方便对你想要测试的数据的进行测试同时进行了全面的结果可视化1.训练集和测试集的准确率曲线2.训练集和测试集的损失曲线3.测试集的混淆矩阵4.测试集的特征可视化5.测试集的预测标签与真实标签梯形图6.测试集的分类报告。 数据集替换提示本次使用的数据集形式在1.2.小结中有详细介绍利用一个通道采集的数据通过1024的长度切割为一个个样本是故障诊断领域常用的样本形式如有类似可轻易替换。 先对大家比较关心的GUI界面进行调用测试样本说明视频链接带有GUI界面的电机故障诊断MSCNN-BILSTM-ATTENTION模型TensorFlow框架有中文注释带有六种结果可视化_哔哩哔哩_bilibili 第一个文件夹是测试样本 第二个文件夹是对应的测试样本真实标签类别方便你核对模型判断结果是否正确 第一个文件夹如下图所示每个样本就是一个表格。 每个表格里就是1024个数据如下图所示 也就是说只要你随表建立一个表格里面放相关数据的1024个数据就可以诊断出类别。 关于背景图片和按钮框等选项都可以任意修改已经添加中文注释如果感觉画面布局一般可以自己优化。 对项目感兴趣可以关注代码框内中间一行 import pandas as pd import numpy as np from keras.utils import np_utils from sklearn import preprocessing import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt from MSCNN_lstm_attention import MSCNN_lstm_attention#代码和数据集压缩包https://mbd.pub/o/bread/ZZybk5tw import pandas as pd import numpy as np from keras.utils import np_utils from sklearn import preprocessing import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt from MSCNN_lstm_attention import MSCNN_lstm_attention 一.数据集介绍 1.1.电机常见的故障类型有以下几种 轴承故障轴承是电机运转时最容易受损的部件之一。常见故障包括磨损、疲劳、过热和润滑不良这些问题可能导致噪音增加和电机性能下降。 绝缘老化电机绝缘材料随着使用时间的增加会老化失去绝缘性能导致绝缘击穿和电机短路。 绕组故障电机的绕组可能出现短路、开路或者匝间故障这些故障会导致电机失去正常运转能力。 电刷磨损对于一些直流电机电刷是关键部件其磨损会导致电刷与集电环之间的接触不良影响电机性能。 过载和过热电机长时间运行在超过额定负载或者额定温度的情况下会导致电机过热进而加速其它故障的发生。 风扇故障风扇是电机散热的重要组成部分若风扇故障导致散热不良电机温度升高从而加剧其它故障。 不良环境如果电机运行环境恶劣如潮湿、灰尘多、腐蚀性气体等会加速电机故障的发生。 频率变化对于变频驱动的电机频率的变化可能导致电机在某些转速下共振损坏电机。 以上仅列举了一些常见的电机故障类型实际情况还可能会更加复杂。 1.2.数据集介绍经过上面的电机常见故障分析这里针对轴承部位故障绕组故障等情况采集数据 正常电机的采集数据3个通道采集振动信号3个通道采集电压信号 正常电机下一共采集362941行数据 其它故障状态下分别采集了140801行数据左右 因为现实中故障数据相比正常数据难以获得所以实验室里采集的正常电机的信号比故障下的信号要多。 2.模型 首先经过尝试发现第3个振动通道采集的数据对故障更加敏感这里只选用了第3个振动通道采集的数据作为特征信号。经过不重叠样本1024的长度切割生成样本个数如下 正常:354个样本。 断条137个样本 偏心113个样本 匝间短路105个样本 轴承内圈118个样本 轴承外圈104个样本 模型打印 3.结果可视化 3.1.训练集和测试集的准确率曲线 3.2.训练集和测试集的损失曲线 3.3.测试集的混淆矩阵以准确率形式呈现 3.4.测试集的特征可视化 3.5.测试集的预测标签与真实标签梯形图 3.6.测试集的分类报告。 文章转载自： http://www.morning.kdldx.cn.gov.cn.kdldx.cn http://www.morning.frllr.cn.gov.cn.frllr.cn http://www.morning.zpstm.cn.gov.cn.zpstm.cn http://www.morning.khdw.cn.gov.cn.khdw.cn http://www.morning.dwtdn.cn.gov.cn.dwtdn.cn http://www.morning.mxhys.cn.gov.cn.mxhys.cn http://www.morning.slqgl.cn.gov.cn.slqgl.cn http://www.morning.jrlgz.cn.gov.cn.jrlgz.cn http://www.morning.twfdm.cn.gov.cn.twfdm.cn http://www.morning.ypklb.cn.gov.cn.ypklb.cn http://www.morning.kqgsn.cn.gov.cn.kqgsn.cn http://www.morning.wynqg.cn.gov.cn.wynqg.cn http://www.morning.fndfn.cn.gov.cn.fndfn.cn http://www.morning.cxsdl.cn.gov.cn.cxsdl.cn http://www.morning.rshs.cn.gov.cn.rshs.cn http://www.morning.fxpyt.cn.gov.cn.fxpyt.cn http://www.morning.grxyx.cn.gov.cn.grxyx.cn http://www.morning.lgqdl.cn.gov.cn.lgqdl.cn http://www.morning.kkqgf.cn.gov.cn.kkqgf.cn 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