DL00358-基于迁移学习的离心泵滚动轴承故障自动识别方法研究

在输入原始时序加速度数据的网络中，基于与输入经过特征提取的数据的网络同样的考虑，取batch_size=20（由于原始时序数据长度太长，因此需要对原始数据进行截取。

所用的数据采样频率为12kHZ，发动机转速最低为1720，因此加速度计在发动机每转一圈最多能采样到7个数据，因此截取长度应大于等于7的整数倍，在我的程序中我的截取长度为200，因此取batch_size=20）Dropout rate=0.3，epochs=20。

特征提取：epochs=10时训练集准确率93.33%，测试集准确率94.74%，但是训练集准确率和测试集准确率不会因epoch的增加而增加。

原始数据：epochs=10时训练集准确率94.22%，测试集准确率93.68%，epoch在12左右之后训练集和测试集准确率均能达到100%。

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