- main为wdcnn卷积神经网络主文件，运行它就可以得出结果- preprocess为预处理文件，主要实现制作数据集的功能- 日志文件保存在logs里面，通过启动tensorboard查看

本程序使用svm用来故障诊断，对象为TE过程，故障识别率为百分之七十八，效果非常好

by Thomas Esbensen and Christoffer Slot, Denmark

Keras_bearing_fault_diagnosis 基于CNN的轴承故障识别 1.简介 本科毕设，基于凯斯西储大学公开轴承数据集建立的CNN轴承故障识别模型。 记录相关过程的博客： 数据集： 2.环境 Windows+anaconda 3.框架 Keras 4.依赖 tensorflow;keras;numpy;scipy;os;sklearn;matplotlib 5.说明 cnn_1D.py 构建基础的CNN模型 lstm_diagnosis.py 构建基础的LSTM模型 cnn_diagnosis 论文代码 cnn_valid.py 测试不同全连接层数、卷积层数选择最优模型 preprocess.py 数据预处理（预处理代码来自 ） images文件夹 保存模型流程图； data文件夹 保存数据集； logs文件夹 保存日志

论文题目：基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究_张伟 main为wdcnn卷积神经网络主文件，运行它就可以得出结果 preprocess为预处理文件，主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面，通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 我只实现了第三章的内容，剩下的没有做