美国凯斯西储大学（CWRU）数据集：文件名称为数据集类型缩写，便于文件检索

本书共分8章。第1章首先介绍了学习方法，接着全面诠注了各种基本概念；第2章至第7章分别以最常见的电子元器件典型应用电路、最基本的电路以及使用频率很高的实用电路为例，全面而详细地阐述了具体的识图方法、电路工作原理和电路故障分析；第8章讲述了数字电路的基础知识。 　　本书在写作时尽量避开繁锁的数学公式，减少纯理论的叙述，尽最大可能用浅显易懂的语句说明复杂的道理，力求通俗易懂；在讲解电路原理时，大量使用便于理解和记忆的方法、技巧，使读者在理解的基础上能够更加科学地记忆。 　　本书适合零起点的无线电爱好者、电子技术产业工人、厂矿企业电工和各类家电培训班学员阅读。

Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

在建设高产高效煤矿的过程中,矿用挖掘机扮演着极其重要的角色,发挥着非常重要的作用,对矿用挖掘机的管理与维护,就提出了更高的要求。在分析了矿用挖掘机的工作原理后,从整机动作缓慢、挖掘装置故障、蓄能器故障、空调机不制冷、LS阀门故障等方面阐述了常见的故障及维修方法,对现场实践有一定指导作用。

对液压回路系统的工作原理进行总结。结合原理对工作过程中遇到的问题进行分析。针对不同的故障原因,从故障现象、故障分析及解决对策等3个方面进行分析。为保护机械,保证生产提供理论基础。

BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。

掘进机是为提高煤矿掘进工作效率而设计生产的一种掘进设备,液压系统是掘进机的重要组成部分。主要介绍掘进机液压系统的组成,重点介绍对掘进机液压系统故障进行监控和诊断的设计。

为解决掘进机由于作业环境较差等原因导致的设备故障问题,在探究了煤矿掘进机工作原理后,分析了以液压系统温度过高、液压油中含有杂质等为代表的液压系统故障原因,以及接触器线圈和继电器线圈不导通等典型的电气系统故障和处理方法,建立了由7个中间事件和17个底事件组成的故障树模型。结果表明,故障树分析能够较好的对导致故障的各类因素进行逐层分析,通过树形结构可很快判断出故障点,并进行定性定量分析,对降低故障率能够起到良好作用。

针对掘进机行走机构液压系统故障发生具有模糊性的特点,提出了基于一种梯形模糊数运算的液压系统故障分析方法。考虑故障程度对系统的影响,将故障发生概率表述为模糊数,运用模糊集合论描述液压系统故障底事件和中间事件的发生概率。结合掘进机构液压系统油缸故障树分析应用实例,估算了顶事件的故障概率,取得了理想的效果。