# Fault_Diagnosis

**Repository Path**: kelida/Fault_Diagnosis

## Basic Information

- **Project Name**: Fault_Diagnosis
- **Description**: 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 7
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-05-14
- **Last Updated**: 2024-07-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Fault_Diagnosis
基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法

### 运行环境
运行环境为 anaconda3 + tensorflow 1.8   
anaconda3 可直接在其官网下载，[点击此处](https://www.anaconda.com/distribution/)跳转到官网下载。下载后可直接安装。    
安装完成后，打开 anaconda Prompt 命令窗口输入以下命令安装 tensorflow
```
pip install tensorflow==1.8
```

集成开发环境 IDE 推荐使用 PyChram 或者 VScode ，[点击此处](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows)跳转到官网下载 PyChram 。[点击此处](https://code.visualstudio.com/)跳转到官网下载 VScode。PyChram 配置 anaconda 环境可参考[这篇博客](https://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/78378938)或者[这篇博客](https://blog.csdn.net/qq_18424081/article/details/85856713)。VScode 配置 anaconda 环境参考[这篇博客](http://www.360doc.com/content/17/1109/08/35874779_702258085.shtml)

### 使用说明
`cnn.py` 为卷积神经网络模型    
`dnn.py` 为深度神经网络模型    
`creat_data.py` 为数据预处理