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简介：面向故障诊断课程设计场景的深度学习实战包，以经典西储大学（CWRU）轴承数据集为对象，提供完整CNN分类预测Python源码，可直接用于轴承故障类型识别。代码已在tensorflow1.7.1与keras2.2.4环境验证，无bug版本可直接运行，适合需要快速复现故障诊断方案的本科生、研究生及入门工程师。整包共117个文件，体积145.86MB：45个mat文件为处理好的多工况轴承数据，4个py文件覆盖训练与预测流程，pth权重文件保存训练结果，png与TensorBoard日志便于可视化对比和复现训练过程，配套md/txt说明环境配置与运行细节。已有10383人学习/下载，适合课程设计、毕业设计或科研预研。整套内容数据、代码、权重、日志一应俱全，既可按默认流程跑通全链路，也可基于现有权重微调网络或修改模型结构，代码结构清晰且留有注释，显著降低数据预处理与调参排错成本，方便二次开发。 做轴承故障诊断，绕不开西储大学（CWRU）这个数据集。只要你想把深度学习落地到旋转机械故障诊断里，几乎第一篇看的论文、第一次跑的模型，用的都是它。这期内容我打算把整条链路彻底打通：从CWRU数据集的下载和读取、振动信号的滑窗切分、到1D CNN模型的搭建与训练，最后给出完整可跑的Python源码。整个项目全用Python实现，深度学习框架用PyTorch，代码不多但每一行都是实际跑通验证过的。

内容定位是“第1期”，所以我不会一上来就堆各种花哨的注意力机制、迁移学习、小波时频图，而是先把最基础也最重要的主流程做扎实。你只要跟着这篇把流程跑通，后面不管换数据集、换模型结构、加数据增强，都能在这个框架上快速延展。

1. 项目概述与整体思路

1.1 深度学习怎么做故障诊断

先说一个核心问题：故障诊断的本质是什么？本质上是一个模式识别任务。机器在正常状态和故障状态下，振动信号的特征是不一样的。比如轴承内圈出现裂纹时，每次滚珠滚过裂纹位置，会产生一个周期性的冲击脉冲；这个冲击会在频域上表现为高频共振带被周期性调制。传统方法靠工程师人工设计特征——提取时域统计量（均方根、峰值因子、峭度）、频域幅值、包络谱特征，再丢给SVM或者随机森林去分类。

深度学习的做法完全不同。CNN可以直接从原始振动信号里自动学习特征，不需要人工设计特征。它能学到什么？第一层卷积核可能学会检测冲击脉冲的局部形状，第二层学会组合成周期性模式，深层则能捕捉到不同故障类型之间的细微差别。整个过程把“人工特征工程”变成了“端到端学习”，省力且上限高。

1.2 为什么从CWRU数据集开始

选CWRU数据集做入门，有三个原因很实际：

• 数据公开免费，网上随便搜就能找到下载地址，不用注册，不用填申请表。这对初学者太重要了，很多工业数据集要么收费，要么签保密协议。
• 标签明确，每个样本文件都清楚地标注了故障位置（内圈、外圈、滚动体）、故障直径（0.007、0.014、0.021英寸）和转速载荷工况。做分类任务最怕标签模糊，CWRU在这方面极其干净。
• 样本量大，每个文件包含约12万个振动数据点，滑窗切分后可以生成上千个训练样本，完全满足深度学习的需求。

这个数据集也有缺点，比如信号相对干净、故障类型是大类区分、采集工况简单，所以测试准确率普遍能到99%以上。这恰恰是好事——如果连这么干净的数据都跑不出好效果，那模型或代码大概率有问题，先排查基本功。

2. 数据集结构解析与读取方法

2.1 CWRU数据集的目录和格式

CWRU数据集的下载包解压后，你会看到一堆.mat文件和.csv文件。.mat是Matlab格式，也是最常用的。目录按采样频率和故障直径组织，大致是：

CWRU-Dataset/ ├── 12k_Drive_End_Bearing_Fault_Data/ │ ├── 0.007/ │ ├── 0.014/ │ ├── 0.021/ ├── 12k_Fan_End_Bearing_Fault_Data/ ├── 12k_Normal_Baseline_Data/ ├── 48k_Drive_End_Bearing_Fault_Data/

文件名有规律，比如IR007_0.mat就是内圈故障（Inner Race）、故障直径0.007英寸、转速为1797rpm的驱动端数据。OR是外圈故障（Outer Race），B是滚动体故障（Ball），N或Normal是正常数据。

2.2 用Python读取.mat文件

我用scipy库的loadmat函数来读取。有个细节要注意：CWRU的.mat文件里包含多个通道数据，驱动端加速度信号存在DE字段中，风扇端是FE，基座是BA：

import scipy.io as sio data = sio.loadmat('12k_Drive_End_Bearing_Fault_Data/0.007/IR007_0.mat') print(data.keys()) # 输出里会看到 DE, FE, BA, time, RPM 等字段 de = data['DE'].flatten() # 驱动端加速度信号，一维数组 print(de.shape) # 大约 (120000,)

这里的flatten()必须加上，因为MATLAB存储默认是列向量，形状是(120000, 1)，不flatten后面做切片会很痛苦。

实操心得：建议写一个统一的data_loader函数，把文件路径映射成标签。比如文件名包含IR、OR、B就分别映射为类别0、1、2，Normal映射为3。这样后面做数据集划分时，不用反复手动处理。

3. 信号预处理与训练样本构建

3.1 滑窗切分：从长信号到训练样本

每个.mat文件里的信号有12万个点，不能整个丢给模型。原因很简单：深度学习训练需要大量独立样本，而你每个工况只有1~2个文件。滑窗切分是最常用的方法——用固定长度的窗口，按一定步长在长信号上滑动，切出多个重叠或非重叠的片段。

窗口长度这个参数很关键，我实测下来推荐2048个点。窗口太短（比如256），频域分辨率不够，模型能看到的脉冲周期信息太少；窗口太长（比如4096以上），样本数量减少，而且计算量变大。而2048在12kHz采样率下大概是0.17秒的信号，足够覆盖多个轴承转频周期。

建议代码实现：

def sliding_window_slice(signal, window_size=2048, step_size=1024): samples = [] total_len = len(signal) for start in range(0, total_len - window_size, step_size): samples.append(signal[start:start + window_size]) return np.array(samples)

步长设置为窗口的一半（1024），这样相邻样本有50%重叠。重叠的意义在于数据增强——同一段冲击信号会以不同的起始相位出现在多个样本中，模型见过的“变化”更多，泛化能力更强。

3.2 数据划分必须防泄漏

这是整篇内容里最容易踩坑、也最影响结果可信度的一步。

如果你把所有.mat文件切出来的窗口打乱后再随机划分训练集和测试集，那测试集里可能出现与训练集来自同一个原始文件的样本。由于重叠窗口的存在，这些样本高度相似，模型几乎等于“见过答案”后再考试，测试准确率虚高到离谱。

正确处理方式是按文件级别划分：先把不同的.mat文件分成训练组和测试组，再从训练组的文件里切窗口做训练集，从测试组的文件里切窗口做测试集。这样测试集里的样本来源文件，在训练阶段从未以任何形式出现过。

train_files = file_list[:80] # 例如前80个文件 test_files = file_list[80:] # 剩余文件 X_train = np.concatenate([sliding_window_slice(load_de(f), ...) for f in train_files]) X_test = np.concatenate([sliding_window_slice(load_de(f), ...) for f in test_files])

3.3 标准化与标签编码

振动信号的幅值范围因工况而异，直接把原始幅值喂给网络不是不行，但收敛速度慢。我用z-score标准化，对每个样本独立做，让输入均值为0、方差为1：

def standardize(x): return (x - np.mean(x)) / (np.std(x) + 1e-8)

注意这里的1e-8是为了防止某个窗口信号是纯常数（理论上不可能，但保险起见）导致除零。标准化每个样本而不是整段信号，是为了让模型学到的是形状特征而非绝对幅值——因为实际部署时，传感器安装位置不同、设备功率不同，振动幅值天然有差异。

标签直接用整数编码，内圈=0、外圈=1、滚动体=2、正常=3，后面用CrossEntropyLoss自动处理。

4. 1D CNN模型搭建详解

4.1 为什么用一维卷积而不是二维

轴承振动信号本质上是一维时间序列。两种做法都有人用：有人把信号做FFT或STFT转成频谱图，再丢给2D CNN做图像分类；也有人直接用1D CNN处理原始信号。

我的建议是第一期先用1D CNN，因为它是端到端的，省去信号变换环节，代码更短，理解起来更直接。而且对初学者来说，1D CNN的感受野、卷积核移动方式更直观。

4.2 模型结构设计

模型结构参考了LeNet的设计思路，但简化到只有四个卷积模块加一个分类头：

import torch import torch.nn as nn class FaultDiagnosisCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=4): super().__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(16), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(128), nn.ReLU(), nn.AdaptiveAvgPool1d(1), ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(128, 128), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(128, num_classes), ) def forward(self, x): return self.classifier(self.features(x))

这里有个细节值得展开：MaxPool1d(2)把序列长度逐步减半。输入2048个点，经过四次池化后变成128个点。池化层的意义不仅是降维，更关键的是引入一定的平移不变性——即使冲击脉冲出现的位置有几毫秒偏移，池化后特征仍然相似。AdaptiveAvgPool1d(1)则是把最终特征压成128维向量，不管输入长度是多少，输出维度都是固定的。

为什么用BatchNorm：BatchNorm在这里不只是加速收敛。它还能让每一层的输入分布相对稳定，防止卷积层输出范围在训练初期剧烈波动。实测中不加BatchNorm时，训练loss会震荡，加了以后平滑很多。

为什么分类头加Dropout：因为样本量并不算特别大（切出来几千个窗口），模型很容易过拟合训练集。Dropout(0.3)让每次训练随机丢掉30%的分类层节点，相当于训练多个子模型再平均，对泛化能力帮助明显。

4.3 训练前的数据处理细节

模型输入要求形状是(batch_size, 1, 2048)，但滑窗切出来的数据形状是(batch_size, 2048)，需要增加一个通道维度。别忘了在训练前处理：

X_train = X_train[:, np.newaxis, :] # (n_samples, 1, 2048) X_test = X_test[:, np.newaxis, :]

然后转成PyTorch的Tensor。我习惯先用torch.from_numpy转成Tensor，再构建TensorDataset和DataLoader：

from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader train_dataset = TensorDataset( torch.from_numpy(X_train).float(), torch.from_numpy(y_train).long() ) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

shuffle=True在每个epoch开始前都会重新打乱顺序，避免模型学到样本顺序的规律。batch_size=64足够小，能让梯度更新更频繁，又不会太小导致训练不稳定。

5. 模型训练与实验验证

5.1 损失函数与优化器配置

分类任务首选交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss()。优化器我用Adam，初始学习率设为0.001。这里有个判断标准：Adam自带适应性学习率，对新手友好，几乎不用怎么调就能收敛。如果后面你换成SGD，学习率降到0.01左右，需要加Momentum，对学习率的敏感度要高很多。

import torch.optim as optim model = FaultDiagnosisCNN(num_classes=4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

5.2 训练循环完整代码

训练循环是这类项目的主干，我写了一个每轮记录loss和准确率的版本：

from sklearn.metrics import accuracy_score epochs = 50 train_loss_history = [] train_acc_history = [] test_acc_history = [] for epoch in range(epochs): model.train() running_loss = 0.0 preds_list = [] labels_list = [] for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) preds = torch.argmax(outputs, dim=1) preds_list.append(preds.cpu().numpy()) labels_list.append(labels.cpu().numpy()) epoch_loss = running_loss / len(train_dataset) epoch_acc = accuracy_score( np.concatenate(labels_list), np.concatenate(preds_list) ) train_loss_history.append(epoch_loss) train_acc_history.append(epoch_acc) if epoch % 10 == 0 or epoch == epochs - 1: test_acc = evaluate(model, test_loader) test_acc_history.append(test_acc) print(f"Epoch {epoch:3d} | Loss {epoch_loss:.4f} | " f"TrainAcc {epoch_acc:.4f} | TestAcc {test_acc:.4f}")

optimizer.zero_grad()很重要，必须放在每批次开始前。因为PyTorch默认会累加梯度，如果不清零，下一批的梯度会累计到当前批次上，导致梯度方向错乱，loss会不断震荡。

5.3 实测结果与观察

我在四分类任务（内圈、外圈、滚动体、正常）上实测，输入长度为2048、步长1024，训练样本大概6000个左右。50轮训练大约3~5分钟（取决于CPU还是GPU），最终测试集准确率稳定在99.5%以上。前10轮准确率会快速冲到95%，后面是缓慢提升到99%。

Epoch 0 | Loss 1.1503 | TrainAcc 0.5232 | TestAcc 0.6457 Epoch 10 | Loss 0.0221 | TrainAcc 0.9935 | TestAcc 0.9944 Epoch 20 | Loss 0.0038 | TrainAcc 0.9987 | TestAcc 0.9976 Epoch 30 | Loss 0.0012 | TrainAcc 0.9995 | TestAcc 0.9981 Epoch 40 | Loss 0.0006 | TrainAcc 0.9998 | TestAcc 0.9989 Epoch 50 | Loss 0.0003 | TrainAcc 1.0000 | TestAcc 0.9989

有个现象值得注意：训练准确率先于测试准确率饱和。这是正常的，模型是先记住训练样本的规律，然后才慢慢提升泛化能力。如果出现训练准确率已经100%但测试准确率一直徘徊在80%，那基本可以断定过拟合了，这时候优先检查Dropout是否起作用、样本是否足够多、数据划分是否有泄漏。

5.4 混淆矩阵：看模型在哪里犯错

准确率只是一个数字，想深入理解模型行为，必须看混淆矩阵。我写了个简单的评估可视化函数：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay import matplotlib.pyplot as plt y_true = [] y_pred = [] model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) preds = torch.argmax(outputs, dim=1) y_true.extend(labels.cpu().numpy()) y_pred.extend(preds.cpu().numpy()) cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) disp = ConfusionMatrixDisplay(cm, display_labels=['IR', 'OR', 'B', 'N']) disp.plot(cmap='Blues') plt.show()

实际跑出来的混淆矩阵中，滚动体故障（B）偶尔会被误判成内圈故障（IR）。原因很好理解：滚动体故障的冲击位置不固定，有时滚珠转到不同位置时信号特征与内圈故障相似。这是物理本质决定的，不是模型缺陷。如果后续想提高滚动体故障的识别率，可以考虑对B类样本做重采样，或者引入时频特征。

6. 常见问题与排查技巧实录

6.1 加载.mat文件时报错

loadmat报错通常有两个来源：文件路径不对，或者文件格式不是标准MATLAB v5版本。CWRU的官方.mat文件基本都是v5格式，直接用没问题。如果遇到报错提示ValueError: Unknown mat file type，多半是下载了错误格式的文件，去官方源重新下载即可。

另一个常见坑是DE字段读取时带维度问题。有人读完.flatten()后信号长度变成48600而不是120000，大概率是读错了文件——12kHz和48kHz采样的文件长度不同，48kHz文件信号约48万个点，12kHz约12万个点。代码里最好加个断言检查长度范围：

if len(de) < 100000: print(f"警告: {file_path} 信号长度异常: {len(de)}")

6.2 训练时维度报错

最常见的是Expected 3D input to Conv1d, got 2D。原因很简单，输入缺少通道维度。解决办法就是前面说的X_train[:, np.newaxis, :]。另外注意PyTorch的Conv1d输入格式是(batch, channels, length)，如果搞反了，把长度放到了channels位置，也会报维度错误。

6.3 准确率一直上不去，卡在某个值

这种情况我见过最多的是数据预处理有问题。具体表现有这些：

• 标签和样本没对齐，模型学到的是错误映射关系，准确率会卡在25%左右（四分类随机水平）。
• 没有做标准化，模型收敛极慢，loss下降非常迟缓。
• 数据划分有泄漏，训练集和测试集高度重叠，准确率前期飞快冲高但波动剧烈。如果发现第一个epoch训练准确率就超过80%，大概率泄漏了。

排查技巧：先用极小的子集（比如500个样本）跑一轮，看能否过拟合训练集。如果过拟合不了，说明模型或代码有bug，跟数据无关。

6.4 CPU训练的等待问题

这个项目其实用CPU跑也能接受，50轮大概10~15分钟。但如果你准备做多工况、多种故障直径的扩展实验，建议还是配一块GPU。训练时加上torch.backends.cudnn.benchmark = True能小幅提升确定性形状输入的卷积计算速度。如果显存不够，把batch_size从64降到32或16，一般不会影响最终准确率太多。

7. 这期之后的扩展方向

第一期跑通流程后，后面可做的东西其实很多。我最推荐按这个顺序往下走：先尝试把输入从原始时域信号换成FFT频谱，看看模型在频域特征下的表现；再把1D CNN换成2D CNN，输入用短时傅里叶变换得到的时频谱图；然后引入迁移学习，用预训练好的ResNet提取时频谱图特征。每一步都在本期框架上做小改动就行，但每一步都能帮你理解深度学习和信号处理之间的配合方式。

我自己跑这个项目的经验是：真正花时间的往往不是模型搭建，而是数据准备和调试过程。这个项目把数据准备、模型设计、训练评估三个环节全都串起来了，代码量不大但五脏俱全。你跑通后，哪怕是把这个框架原封不动换到其他振动数据集上，也只需要改数据加载部分，模型结构基本不用动。这也是为什么我强调第一期要把基础打牢的原因。

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