Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

对液压回路系统的工作原理进行总结。结合原理对工作过程中遇到的问题进行分析。针对不同的故障原因,从故障现象、故障分析及解决对策等3个方面进行分析。为保护机械,保证生产提供理论基础。

BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。

针对航天器姿态控制系统中的陀螺故障,利用控制输入信息,依据故障信号频率,使用LMI分别设计多组H∞最优故障观测器。该方法无需其他测量校验,能够克服传统诊断方法对星敏感器的依赖;同时扩展H∞观测器的设计自由度,降低惯量不确定性对系统诊断精度的影响。在Matlab/Simulink环境下对航天器姿态系统进行了仿真,仿真结果表明:提出的控制算法处理航天器陀螺故障问题的有效性和可行性。

1、准确描述现象：客户说的和自己查看到的：平台、版本、操作、信息等。特别是，故障前是否有做过什么操作：网络调整、设备调整、主机参数调整、配置文件修改……反正将这一切都列入排查的对象。 2、使用工具收集数据，收集配置文件、日志、dump文件等等。 3、 使用分析数据，根据问题或收集的数据，使用适当的工具分析数据，当然包括了在网上和在官方支持站点搜索类似的问题的解决办法。 4、 尝试解决问题，根据找到的问题点，尝试解决。如修改错的，复原正确的；运行有问题的，适当调整运行的环境和运行的参数等等。 5、 给出最佳解决方案，一般就是继续观察了。 6、总结经验并加以重用，知识积累。 7、性能分析 8、日志分析

以一种常用的矿用梁类结构的多裂纹故障诊断为研究对象,采用多裂纹迭代细化网格算法研究方法,该方法适合用来诊断多裂纹结构模型,在具体的研究中主要结合大型有限元分析软件ANSYS12.0模拟多裂纹梁的不同工况,根据多裂纹迭代细化网格算法进行大量的分析研究,结果表明,通过真实的数据对比充分验证了诊断结果的准确性和可靠性,证明此类研究方法具有一定的研究意义和应用价值,运用这种研究方法为后续进一步研究奠定了基础。

针对煤矿设备因负载大、工作环境恶劣等原因导致故障率偏高、意外停机损失大等问题,建立煤矿级专业润滑油脂分析实验室,通过常规理化指标分析和铁谱磨粒分析等技术定期检测设备中的在用润滑剂,实现早期预报润滑剂劣化、润滑剂污染和部件异常磨损,及时采取措施,预防事故发生,减少停机损失。同时,针对煤矿生产环境污染严重的问题,研究煤矿设备的油液污染控制及清洁技术,延长润滑油液的使用寿命。开发专用的煤矿设备润滑管理系统,实现对矿区润滑的数据库信息管理。

为提高长壁工作面运输机的生产安全可靠性,介绍了运输机减速器的润滑磨损故障监测及诊断技术方法。基于油液分析与铁谱技术,在线监测润滑磨损状态、不停机预知诊断故障。总结出在线监测方法、减速器失效工况下润滑油中的元素成分及性能特征、主要摩擦副的典型磨粒图谱。实际应用取得显著技术经济效益,具有普及应用价值。

为了解决10 kV开关柜的真空断路器的维修不足和维修盲目等问题,在对真空断路器故障类型及征兆分析的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的10 kV开关柜的真空断路器健康诊断策略。该策略通过传感器提取到真空断路器的特征参数,得到反映真空断路器健康状况的特征量,并以这些特征量作为RBF网络的输入,对真空断路器进行健康诊断,以达到提前预防的目的。Matlab仿真结果证明了该策略的有效性。