轴承国家标准rar,轴承国家标准

人工智人-家居设计-基于Bayesian理论的电机滚动轴承故障的智能诊断研究.pdf

实现包络谱轴承故障诊断检测，通过matlab实现，可以直接演示

美国西储大学共享了其滚动轴承实验数据，但是利用MATLAB导入不方便，此函数是用于提高MATLAB导入数据的效率，使用者稍作修改即可使用。

人工智人-家居设计-磁力轴承的智能控制研究.pdf

基于虚拟仪器技术的滚动轴承故障检测系统的研究

针对滚动轴承故障诊断中普遍存在的小样本学习问题，采用支持向量机实现轴承故障的模式识别。为了解决时域统计参数对于轴承故障的多分类效果较差的问题，引入小波包分解（Wavelet packet decomposition，WPD）技术，提取振动信号各频带的能量系数构造特征向量，并采用Fisher比率法对特征向量进行优化选取；然后利用支持向量机（support vector machine，SVM）进行故障模式识别，并与小波包分解及时域统计参数的分类效果进行对比分析。结果表明：支持向量机是实现轴承故障模式识别的一

1、有数据集 2、有随机森林分类、决策树、KNN、朴素贝叶斯的简单对比 3、可直接运行

采用一种处理非平稳信号的新方法—希尔伯特-黄变换HHT（Hilbert-Huang Transform）来进行滚动轴承故障特征的提取。将信号先进行小波包降噪处理，然后用HHT进行信号故障特征提取。通过实验仿真和轴承故障诊断实例，对比没有进行小波包降噪而直接进行HHT的结果，证明了此方法在轴承故障诊断中的有效性。

轴承端盖加工工艺和程序设计