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mscnn
2024-11-04
强噪声下基于mscnn-bigru-attention深度学习模型CWRU(凯斯西储大学)轴承故障诊断(Python代码,tensorflow框架,很容易替换模型和数据集,同时带诊断界面)
1.效果视频(以0HP数据集为例,在-30DB下的测试准确率效果)强噪声下基于mscnn-bigru-attention深度学习模型CWRU(凯斯西储大学)轴承故障诊断_哔哩哔哩_bilibili对原始信号分别添加不同强度的高斯白噪声,以模拟实验数据遇到的实际环境中干扰噪声。原始信号(以0HP数据为例进行展示,可
2024-11-04
带界面下的基于mscnn-bigru-attention深度学习模型江南大学轴承故障诊断(Python代码,很容易替换数据集)
1。效果视频:基于mscnn-bigru-attention深度学习模型江南大学轴承故障诊断带界面_哔哩哔哩_bilibili 2.江南大学轴承数据集介绍采样频率:50khz,采样时间:10s转速:6008001000/rpm内圈故障:ib外圈故障:ob滚动体故障:tb正常:N 以600转速下的内圈故障数据为例展示:开始数据