增量式编码器在工业领域应用广泛,传统的编码器故障检测方法效率低、速度慢,快速准确地实现编码器故障自动检测非常必要。设计了以STM32单片机为核心的增量式编码器故障检测系统,通过对编码器输出的正交脉冲信号进行实时采集与分析,实现了对增量式编码器故障的自动检测,实验结果验证了该系统的有效性和可行性。

研究如何从挠度数据出发,综合运用模式识别技术和数据分析技术,能有效检测桥梁中某些 类型的损伤和隐患。将模式识别中的近邻算法与K2均值算法相结合,应用到桥梁检测中,提出了一种新的桥梁异常检测方 法

支持向量数据描述（SVDD） 使用SVDD进行异常检测或故障检测的MATLAB代码 2.1版，2021年5月11日 电子邮件：iqiukp@outlook.com 主要特点 用于一类或二进制分类的SVDD模型 多种核函数（线性，高斯，多项式，S形，拉普拉斯函数） 可视化2D或3D数据的决策边界 使用贝叶斯优化，遗传算法和粒子群优化的参数优化 加权SVDD模型 告示 此版本的代码与低于R2016b的版本不兼容。 对于阳性样品，标签必须为1；对于阴性样品，标签必须为-1。 详细的应用程序请参见演示。 此代码仅供参考。 如何使用 01.香蕉形数据集 定义了一个名为DataSet的类，以生成和划分2D或3D香蕉形数据集。 [data, label] = DataSet.generate; [data, label

故障检测是保障现代工业正常运转的一项重要技术,随着生产大型化、复杂化,基于数据驱动的故障检测技术在故障检测领域得到广泛应用。本文结合MATLAB GUIDE平台和数据驱动故障检测技术,提出一种可视化故障检测工具箱的设计方案和实现方法。该工具箱可根据监测数据特点,选择相应的数据驱动故障检测方法,有效提高故障检测率。以田纳西-伊斯曼系统为例,利用所设计的工具箱对其进行故障检测。仿真结果表明,单变量统计检测法在一定程度上可以实现故障隔离,但会产生大量检测图占用空间;多变量统计检测法能够更直接地判断系统是否存在故障,并且故障检测灵敏度高。

一种基于压缩感知的轴承故障检测方法，张新鹏，胡茑庆，在频域对轴承进行故障检测时，传统的方法需要收集所关心频段的所有数据点然后分析判断轴承状态，当感兴趣的频段很宽时将增大数据

这是轴承故障检测中时间延迟反馈随机共振的教程样本。 详情请参考《基于时滞反馈随机共振的增强型旋转机故障诊断》 卢四良、何清波、张海滨、Kong范让。 Journal of Vibration and Acoustics, Transactions of the ASME: 2015,137,051008' 或联系卢思良（lusliang@mail.ustc.edu.cn 或 silianglu@ahu.edu.cn）。 享受！

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