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wdcnn_bearning_fault_diagnosis-master_python_轴承
故障
诊断_西储斯大学_WDCNN_
- main为wdcnn卷积神经网络主文件,运行它就可以得出结果- preprocess为预处理文件,主要实现制作数据集的功能- 日志文件保存在logs里面,通过启动tensorboard查看
2022-11-05 18:02:12
34.46MB
python
轴承故障诊断
西储斯大学
WDCNN
1
基于模型的
故障
诊断技术
基于模型的
故障
诊断技术
2022-11-05 16:12:38
102.35MB
pdf
1
main_matlab;emd;
故障
诊断_轴承
故障
诊断_轴承
故障
诊断_
基于emd的滚动轴承
故障
诊断驱动计数端的内圈
故障
,
故障
明显,基于EMD的包络解调有效风扇计数端的内圈
故障
,
故障
效果不好,基于EMD的包络解调不是很有效基础计数端的内圈
故障
,
故障
效果不好,基于EMD的包络解调无效,只能看到转频,
故障
频率不明显
2022-11-04 21:53:03
2KB
matlab;emd;故障诊断
轴承故障诊断
轴承故障诊断
1
LTE组网-无线
故障
排除案例.ppt
LTE组网与维护
2022-11-04 14:04:15
904KB
LTE组网
LTE
LTE维护
网络综合实验八:路由综合实验与
故障
诊断 最新完整版
路由综合实验与
故障
诊断 最新完整版,经过试验,绝对正确。
2022-11-04 11:47:16
3.78MB
路由综合实验与故障诊断
最新完整版
1
基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承
故障
诊断
针对轴承振动信号非线性、非平稳性和
故障
特征微弱性的特点,以及工程实际中难以获得大量
故障
样本的情况,提出了一种基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承
故障
诊断新方法。该方法首先对轴承不同运行状态下的振动信号进行多尺度排列熵特征提取,然后通过距离评估技术从原始多尺度排列熵特征中选取敏感特征,最后将敏感特征输入到采用遗传算法优化的支持向量机中,实现对轴承不同运行状态的自动识别。对实验数据分析的结果表明,该方法可以精细地获取
故障
信息,从大量原始特征中选择出敏感特征,有效地实现滚动轴承
故障
状态的诊断。
2022-11-03 09:33:10
320KB
多尺度排列熵
敏感特征选择
支持向量机
故障诊断
1
LTE组网-排除eNODEB
故障
.ppt
LTE组网与维护
2022-11-02 19:05:26
1.69MB
LTE组网
LTE
LTE维护
EventLog注册表导入(网络问题解决).reg
win10偶发的会出现网络连接处只有飞行模式,而其他wifi,热点的功能按钮直接消失无法联网,可以直接使用该注册表然后重启可以解决
2022-11-02 02:03:50
468KB
网络故障
1
KICA.rar_KICA_KICA matlab_kica
故障
_matlab的KICA算法_核独立元
核独立主元分析(KICA算法)在模式识别、过程监测、
故障
诊断等不同领域的应用中都表现了很好的性能。
2022-11-01 20:40:00
2KB
kica
kica__matlab
kica_故障
matlab的kica算法
1
Windows网络服务器配置-排除系统启动的疑难
故障
.ppt
网络服务器配置与应用(Windows Server 2016)
2022-11-01 09:01:39
2.14MB
网络服务器
服务器配置
WindowsServer2
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