基于CNN的轴承故障识别与MATLAB实现（凯斯西储数据集）

卷积神经网络的轴承故障识别，用起来还挺顺手的，是这个资源，讲得清楚不说，MATLAB 代码也整理得蛮规范。用的是凯斯西储的数据集，方式比较经典，先把原始信号转成时频图，直接喂进 CNN 模型训练。你要是平时搞机械状态监测的，尤其是对振动信号比较熟的，这套流程一看就明白，改起来也方便。

凯斯西储的数据划分挺合理，训练集、测试集都有明确分配，测试准确率能做到 99%以上，效果还不错。时频部分用到像连续小波变换和短时傅里叶变换这些，转换出来的图像对后面识别模型训练蛮有。

CNN 的模型结构也比较基础，适合快速上手，代码中每步都有注释，变量命名也直观。你可以根据自己设备的信号特性，调整一下网络深度或者核的尺寸，就能快适配。

如果你想研究不同模型的表现，还可以搭配这些扩展资源，比如卷积神经网络轴承数故障分类、CNN 卷积神经网络 Matlab 实现这些，都是比较贴合这个项目的资料，整合起来用，事半功倍。

对了，文中也提到可以用自己的数据集训练，直接套用流程就行。如果你数据格式类似，几乎不用大改；不一样的话，注意预的部分。

，适合搞机械状态监控的你参考使用。如果你平时就在用 MATLAB，又想试试深度学习在设备故障检测上的效果，这份资源蛮值得下手。