故障诊断代码matlab 智能轴承故障诊断的一种情况 这是轴承故障智能诊断的情况。 该程序是用MATLAB编写的。 使用的主要技术是特征检测和神经网络。 此代码来自本科课程分配。 该代码已经编写了8年。 因为许多学生需要这样一个简单的案例研究，所以它被寄出了 均方根 峰值 峰值因数 峰度 波形因数 利润 冲动因素 均方频率 重力频率 方差频率 故障特征频率 BP神经网络

使用自编流固耦合轴承有限元程序，利用影响系数法和非线性优化法，对水润滑轴承系统的轴承

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通过halcon12的案例-轴承测量，通过简单的几个算子进行物体的测量。

行业制造-电动装置-多排式大型滚动轴承，尤其是用于风力发电装置转子轴的主轴承的轴向-径向轴承.zip

行业制造-电动装置-一种基于EMD和BP神经网络的电机轴承故障辨识方法.zip

现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装备轴承特征提取及诊断新方法.首先,针对VMD分解参数K的难以实现最优设定问题,利用局部均值分解(LMD)自适应分解分量的频率分布特征,构建一种实现K值有效估计的方法;其次,在VMD分解的基础上,提出一种MSE和线性判别分析(LDA)协同特征提取方法,完成特征模型构建;然后,针对轴承故障特征样本过少,利用支持向量机(SVM)对提取故障特征进行识别;最后,利用石化装备实验室仿真平台的轴承故障数据进行实验,验证算法的有效性和工程实用性.对比分析表明,所提出的算法可以很好地提取故障特征且故障识别精度较高,具有较好工程操作性和扩展性.

主要应用超松弛方法求解轴承底面油膜温度场，通过MATLAB进行数值模拟。

电机轴承故障实时监测系统设计与实验，王锦，戈大龙，为了监测感应电机中轴承故障，设计了一个轴承故障监测系统。在电动机不同位置安装振动传感器、电流传感器、转速传感器和温度传感

为了有效地识别滚动轴承的不同失效模式，本文提出了一种基于小波包分解和连续隐马尔可夫模型的滚动轴承故障预测方法。 首先利用小波包分解对滚动轴承的振动信号进行处理，以提取出能量特征，然后将提取出的特征作为连续隐马尔可夫模型的输入。 训练了大量样本以估计不同轴承故障的连续隐马尔可夫模型的参数。 一旦达到该学习阶段，便会在第二阶段中利用生成的模型来连续评估滚动轴承的当前健康状态，并通过计算监视不同CHMM数据的概率来评估故障模式。 测试结果表明，该方法可以准确预测滚动轴承的故障，并评估滚动轴承的损坏状态。