**故障分类:**将新传感器数据输入训练好的 TCN 模型,以预测故障类别。 TCN 的优势 TCN 在故障诊断中具有以下优势: **时序依赖性学习:**TCN 可以学习序列中的时序依赖关系,这对于故障诊断至关重要。 **因果关系:**TCN 的因果卷积层确保模型不会引入未来信息的泄漏,从而提高故障分类的准确性。 **可扩展性:**...
【故障诊断】基于TCN故障分类模型的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现) 依然 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 一、引言 二、西储大学数据集介绍 三、TCN故障分类模型 1. TCN模型原理 2. TCN模型结构 3. 故障分类任务 四、实验结果与分析 1. 实验设置 2. 实验结果 3. 结果分析 五、结...
TCN层:利用时序卷积网络对CNN提取的特征序列进行时序建模。TCN通过卷积层和扩张卷积层捕捉时序数据中的长期依赖关系,同时避免循环神经网络(RNN)中的梯度消失和梯度爆炸问题。 分类层:将TCN层的输出作为分类器的输入,利用全连接层和softmax函数进行故障分类。 3. 模型训练与优化 在模型训练过程中,需要选择合适的优化器...