基于小波包和随机森林的uOttawa轴承数据集分类

发布网友发布时间：2024-09-09 15:36

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热心网友时间：2024-11-23 17:17

本文旨在通过小波包分析和随机森林算法对uOttawa轴承数据集进行分类，其方法直观易懂，适用于多种一维数据处理，如心电、肌电、脑电、微振和声信号等，同时可借此机会提升Python技能，避免在特定领域学习中遇到的困扰。

数据集共分为五类：正常运行、内圈故障、外圈故障、滚动体故障和复合故障。复合故障数据存于CompF文件，健康状态数据则在Healthy文件中。

首先，我们导入必要的信号处理模块，如需pywt，需先进行安装。接下来，定义一个FFT函数，用于后续的频谱特征提取。然后，设计一个函数，负责处理.mat格式的振动信号，进行分割和数据集构建。振动信号按运行条件分为5个文件夹，对应数据集的5类故障类别。

在特征提取阶段，我们选择db4小波，分解层数设为7，代码清晰易懂。完成特征提取后，引入随机森林进行故障识别，引入相关机器学习库。

接下来，对标签进行转换，并将数据划分为训练集和测试集，进行数据标准化处理，以优化模型训练。最后，进行随机森林的训练，评估结果包括混淆矩阵、ROC AUC值、F1 Score以及高精度的Accuracy，数值接近完美。

虽然结果看起来非常理想，但请记住，这只是理论上的演示，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。