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

内核主成分分析（KPCA） MATLAB代码，用于通过使用内核来进行非线性降维，故障检测和故障诊断。 2.1版，2020年5月6日 电子邮件： 主要特点 易于使用的API，用于训练和测试KPCA模型 多种内核功能 支持降维，故障检测和故障诊断 支持数据重建 告示 仅支持对高斯内核进行故障诊断。 使用“ Classdef ... End”定义类，因此该代码只能在R2008a版本之后应用于MATLAB。 更多详细信息和讨论，请参阅： : 此代码仅供参考。 降维演示（“香蕉”数据和“圆”数据） 数据重建演示（“圆形”数据） 故障检测演示（TE过程数据） 故障诊断演示（TE过程数据）

Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis.pdf Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, and Michael Pecht, Fellow Member, IEEE

Fault-Diagnosis Applications;Model-Based Condition Monitoring;Actuators, Drives, Machinery, Plants, Sensors;

可解释性深度学习用于12导联心电图的自动诊断 该存储库包含用于可解释性深度学习的代码，用于自动诊断12导联心电图。 心电图（ECG）是广泛用于心血管疾病诊断的可靠，非侵入性方法。 随着心电图检查的Swift发展和心脏病医生的不足，准确地自动诊断心电图信号已成为研究的热点。 深度学习方法已在预测性医疗保健任务中显示出令人鼓舞的结果。 在这项工作中，我们开发了一种深度神经网络，用于12导联心电图记录中的心律不齐的多标签分类。 在公开的12导联ECG数据集上进行的实验表明了我们方法的有效性。 所提出的模型在接收器工作特性曲线（AUC）下获得的平均面积为0.970，平均F1得分为0.813。 使用单导联心电图作为模型输入所产生的性能低于使用所有12条导联。 表现最佳的潜在客户是12根潜在客户中的潜在客户I，aVR和V5。 最后，我们采用了SHapley Additive exPlanations（

基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 环境 python 3.7 tensorflow 1.14.0 keras 2.2.0 bert4keras 0.10.0 gensim 3.8.3 pyahocorasick 1.4.0 后期计划 系列视频持续更新中……，后期代码也将一并上传 本项目系列视频大纲如下，最后可能会有细微差别，影响不大

PHM深度学习 PHM中的深度学习，故障诊断中的深度学习，剩余使用寿命预测中的深度学习 该存储库的目的是收集PHM领域中深度学习的应用研究，收集和组织开源算法资源，并为研究人员提供学习和交流的平台。 文件 每周纸快递 2020年 | 评论论文 Dalzochio，J.等人，《机器学习和工业4.0中预测性维护的推理：当前状态和挑战》。 工业计算机，2020年。123：第。 103298. Zhao，Z.等人，《旋转机械智能诊断的深度学习算法：开源基准研究》。 ISA Transactions，2020年。 Jiao，J.，et al。，卷积神经网络在机器故障诊断中的全面综述。 神经计算，2020年。 Singh，J.等人，滚动轴承PHM的机器学习算法的系统综述：基本原理，概念和应用。 测量科学与技术，2020年。 Liu，Z. and L. Zhang，大型风力涡轮机轴承的故障模式，状态

1. 作者提出了高阶DINA模型：HO-DINA。该模型认为学生得知识点掌握情况受高阶参数得影响，比如学生得学习能力。 2. 论文阐述了如何使用MCMC方法对HO-DINA模型进行参数估计，并基于分数减法数据集进行了测试

rolling-bear-fault-diagnosis-based-wavelet-time-frequency-map-and-CNN The wavelet time-frequency map is obtained from the original vibration signal, and then input into CNN to realize fault diagnosis, the test set has the highest diagnostic accuracy 在matlab和pytorch0.4下，通过matlab对原始振动信号求取小波时频图，然后输入进pytorchCNN实现故障诊断，测试集诊断精度最高达99.5%。代码出售的、出售的、出售的，需要的加qq2919218574.详细见我的博客： 小波时频数据为：链接: 提取码: xhqz

基于深度学习的机械故障诊断 CNN用于机械故障诊断 这些代码用于两篇论文：“基于基于原始传感信号的卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断”（paper_1）和“基于以振动信号的二维表示作为输入的基于卷积神经网络的轴承故障诊断”（paper_2） ）。 先决条件，Matlab 2013a，Python 2.7.11，Tensorflow（在ubuntu14.04中更好）。 首先，您应该运行image_matrix.m来准备自己的数据。 其次，应该使用disorder_images.py和input_bear_data.py将数据变形为张量流的输入格式。 最后，您可以选择为paper_1运行mnist_b.py或mnist_c.py，为paper_2运行mnist_2d.py。 如果大家对以上研究兴趣，可以进一步参考我的这两篇论文：针对原始振动信号具有良好抗噪和域自适应能力的故障诊断新的深