基于小波包能量谱与CNN的滚动轴承故障诊断方法，用的matlab

基于小波变换的滚动轴承故障诊断,振动信号中的高频部分对诊断结果有一定影响,为克服此影响,首先运用小波包对SKF型滚动轴承故障信号进行预处理,以此为特征向量结合概率神经网络去验证模型的实用性和可行性。分析结果表明,小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法可以有效的应用于滚动轴承故障诊断。

分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法的有效性。

自己总结学习轴承检测故障过程，检测轴承的震动信号，对震动信号进行分析，提出特征，不同故障对应不同的特征值

基于最小熵解卷积的滚动轴承故障诊断研究文献

MATLAB中基于轴承故障数据，首先采用FFT进行特征提取，其次采用DBN构建故障诊断模型

通过应用专家系统对滚动轴承故障进行诊断,在专家系统的知识库中输入了有丰富经验的维修人员通过看、听、触、测得到的故障现象和排除故障的方法,该系统通过人机交互界面实现,使维修人员可以快速找出滚动轴承的故障并进行排除,节约时间,提高效率。

基于bp神经网络的轴承故障诊断 大家一起学习进步 BP神经网络轴承故障诊断系统\BP神经网络轴承故障诊断系统.vi

该资源利用matlab实现了FCM聚类算法，利用美国轴承数据库提供的的轴承数据，完成了对算法的验证，可以方便应用于科研对照试验中

在电机滚动轴承的故障诊断领域中,由于电机运行环境的复杂性,以及目前大多数故障诊断依然是基于单参数进行,如振动、温度及电流等所能携带的故障特征进行诊断,所以不确定性因素及不确定信息也充斥其间,从而致使故障诊断的准确率较低。分析了传统故障诊断系统的弊端,并介绍了多信息源数据融合诊断系统的结构及其在故障诊断应用中的优势,并通过实例分析,采用3个独立传感器对轴承故障信号采集,并通过经验模态方法对信号处理得到故障特征向量,最后应用BP神经网络和D-S证据理论进行故障识别。每使用一次D-S证据理论的合成,均会提高故障诊断的准确率,进一步说明多信息源数据融合故障诊断系统的的可行性及有效性。