元件生热及其热传递是高速滚动轴承工作性能和使用寿命的重要影响因素之一。首先介绍了滚动轴承的传热机制,然后分析了滚动轴承的热传递的主要形式,最后给出了高速环境中滚动轴承各元件的生热计算,为高速滚动轴承的温度变化及其应用研究提供参考。

采用一维CNN神经网络算法，对西储大学轴承数据集分为10中故障类型进行故障识别，最终准确率很高；同时算法结构灵活，可以自定制网络及优化器，满足多张故障数据集。

针对包络分析中带宽和中心频率依靠经验估计的缺陷,应用一种快速峭度图算法自动为包络谱分析提供最佳带宽和中心频率。快速峭度图算法借鉴了二进小波分解算法,先将原始信号经过FIR滤波器将信号进行分解,然后在各个频段上计算信号的谱峭度值,并根据快速峭度图的结果得到最佳中心频率和带宽,最后进行包络谱分析。实验证明该方法可以更有效地诊断滚动轴承故障。

轴承matlab代码轴承选择 使用Matlab代码选择63和64系列的轴承，给定代码的输出位于标题下的最后一个注释部分的输出之后。可以通过更改输入参数来运行此代码，以进行所需的设计

洛阳轴承厂的轴承样本.pdf

轴承matlab代码PHM工具箱 这是我的本科生项目，旨在帮助机械故障诊断领域的新手学习Prognotics and Health Management（PHM）（由我和Yongyu合作开发），位于中国杭州的AIMS。 该软件由MATLAB开发，仅用于研究目的。 另外，该软件使用NASA提供的轴承振动信号数据集。 PHM ToolBox的目录结构如下所示： 代码 MATLAB源代码。 数据1st_test_mat-NASA轴承振动数据SVM_sourcedata-SVM模块的数据集 BearFreq.mat 功能_全部 图像 该软件使用的一些图像 保存数据 软件保存的数据

捅 要：滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号，如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论，提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法，能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明，与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比较，自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力，并且计算简单、快速，为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。

计算阶次跟踪（computed order tracking），用于振动信号分析，故障诊断等，适用于变转速数据的阶次分析，matlab

ANSYS二维被动磁轴承仿真以及数据说明，利用ANSYS软件对二维磁悬浮轴承进行仿真，分别描述了x和y方向上偏移量的变化，与磁悬浮轴承转子受力大小之间的关系，由于磁悬浮轴承结构多种多样，本文采用二维被动控制方式轴承。

如果需要查找有关于轴承选取和计算问题的，可以来用用 建议请先安装PAF阅览器。