自己做的长三角数学建模论文，质量很不错，代码数据都在附录，代码用的python 通过建立逐步回归模型，最近邻故障检测模型，分类故障诊断模型等，解决齿轮 箱的故障检测和有效诊断。 针对问题一，对振动数据进行分析，并且筛选出用于故障诊断的关键特征。纵 向角度，对不同故障状态下的同一传感器数据进行预处理分析，通过描述性统计， 箱线图分析，基于拉依达准则的异常值分析等定性的分析了数据的变化趋势。横向 角度，通过 Pearson 相关性分析量化传感器变量线性关系得到变量存在显著线性关 系，进一步利用逐步回归模型确定出关键特征为 sensor1，sensor3，sensor4。

电脑故障排除知识汇总（硬盘、主板、CPU、内存、光驱、电源、显示器、键盘、鼠标）.doc

案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.7z

机械设计或文档或dwg文件CAD-钢丝绳芯胶带输送机故障监测的装置的设计.zip

针对现有的井下电缆故障测距方法存在可靠性差、精度低的问题,介绍了一种基于小波分析理论和神经网络的井下电缆故障测距方法,并比较了BP神经网络和RBF神经网络用于该方法的测距性能。该故障测距方法采用3次B样条半正交小波对暂态零序电流信号进行小波变换,得到特定频带内的暂态零序电流模极大值,并将该模极大值作为神经网络的输入信号,根据模极大值与故障点位置的映射关系实现故障定位。仿真结果表明,该故障测距方法能够较好地进行井下电缆故障测距,且RBF神经网络的测距误差及训练速度均优于BP神经网络。

对基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断进行了研究。对齿轮箱故障振动信号采用EMD方法进行分解,得到有限个平稳的IMF(本征模式函数),对其建立AR模型,将建立的每个AR模型残差的方差和自回归参数建立Mahalanobis距离判别函数,最后进行模式特征综合,确定齿轮箱的工作状态以及故障类型。研究表明,采用EMD-AR模型进行齿轮箱故障诊断是可行有效的,提高了齿轮箱故障检测的准确性。

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。

基于 PCA 与 KPCA 的 TE 过程故障检测，MATLAB代码 + 文章！内含MATLAB源代码、PDF文档、word文档，做毕设或者做相关研究的人可以用到！

ABB机器人故障处理

以小波变换、小波神经网络为工具,采用定子电流对HXD1B型机车的YQ1633异步牵引电动机开展牵引电机齿轮故障诊断研究。定子电流法相对于振动法更容易实施,有效克服了振动信号中包含的复杂干扰。由小波分析完成齿轮故障的特征量提取,通过神经网络对故障类型进行判断,实际测试表明,该方法具有较好的故障诊断性能。