cnn-lstm故障诊断数据集
时间: 2025-06-30 09:31:05 浏览: 16
### CNN-LSTM 故障诊断数据集下载与示例
在故障诊断领域,CNN-LSTM 结合的方法被广泛应用于时间序列数据分析。以下是关于如何获取并处理适用于 CNN-LSTM 的故障诊断数据集的相关说明。
#### 数据集推荐
常见的用于故障诊断的时间序列数据集包括但不限于以下几种:
1. **CWRU 轴承数据集**
CWRU (Case Western Reserve University) 提供了一套标准的滚动轴承故障数据集,涵盖了不同工况下的振动信号采集数据[^2]。该数据集可以通过其官方网站或其他公开平台下载。
2. **PHM 数据竞赛数据集**
PHM Society 主办的数据竞赛提供了丰富的工业设备运行状态监测数据,这些数据非常适合训练和验证复杂的深度学习模型,如 CNN 和 LSTM 组合模型[^4]。
3. **NASA Turbofan Engine Degradation Simulation Data Set**
这是一个模拟涡轮风扇发动机退化的数据集,包含了多个传感器的时间序列数据,适合研究复杂系统的健康状况预测问题[^5]。
#### MATLAB 实现 SCNGO-CNN-LSTM-Attention 数据分类预测流程
对于 MATLAB 用户而言,可以从官方文档或者第三方资源网站(例如 CSDN 文库)找到具体的实现案例。下面提供一个简化版的工作流概述以及代码片段:
```matlab
% 加载数据
load('bearing_fault_dataset.mat'); % 假设已下载并保存为 bearing_fault_dataset.mat 文件
% 定义网络结构
layers = [
sequenceInputLayer([inputSize])
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
bilstmLayer(numHiddenUnits)
attentionLayer()
fullyConnectedLayer(outputSize)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',maxEpochs,...
'MiniBatchSize',miniBatchSize,...
'Plots','training-progress',...
'Verbose',false);
% 训练网络
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);
```
上述代码展示了如何构建一个结合卷积层、双向 LSTM 层及注意力机制的神经网络架构,并利用 `trainNetwork` 函数完成训练过程[^1]。
#### 测试阶段
当模型训练完成后,需对其进行性能评估。通常会计算准确率 (`accuracy`) 及绘制损失变化曲线图来衡量模型表现。具体操作如下所示:
```matlab
% 预测标签
YPred = classify(net, X_test);
% 获取混淆矩阵
confMat = confusionmat(YTest, YPred);
% 显示结果
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', mean(YPred == YTest)*100);
plotConfusionMatrix(confMat);
```
此部分代码实现了对测试集中样本的类别预测功能,并统计最终分类精度得分。
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