1.江南大学轴承数据集介绍采样频率50khz采样时间10s转速600 800 1000/rpm内圈ib外圈ob滚动体tb正常N以600转速下的内圈故障数据为例展示开始数据截止数据小波变换以1024的长度分割原始信号每个类别下生成480个样本这里为了程序更快运行选取了每个类别的125个样本4种类别下一共有500个样本。利用连续小波变换将500个样本变成二维图像生成500张照片。利用CNN对图像进行识别。文件夹介绍分别在不同转速下实验以600转速为例打开以后是图片文件夹生成的图像保存在里面CNN是CNN诊断模型JNU是利用小波变换生成图片的程序。600/rpm 数据集测试集准确率为80.26%800/rpm 数据集测试集准确率为89.65%1000/rpm 数据集测试集准确率为86.00%因为本人电脑本身配置比较低当在一个类别下连续生成480张二维图像时电脑会出现卡顿所以只选取了每个类别下的125张图像如果图像更多准确率更高。