Fault Tree Analysis 基础版标准；可以参考；包含基本概念；但是没有统计计算方法；不适用于可维修系统，没啥用

利用深度神经网络学习的特征进行多类轴承故障分类 该存储库包含提交给的论文的代码，该论文使用已学习的数据驱动功能进行故障诊断。 无需手动计算特征，而是通过深度神经网络从数据中学习特征。 然后将这些学习到的功能与SVM一起用于故障分类。 还提出了一种解释数据驱动功能的经验方法。 该论文已被接受并将出现在会议记录中。 数据： 我们使用公开可用的。 该数据集实际上是为预后应用准备的。 但是，我们将其用于故障诊断任务。 我们考虑四种故障类型：正常故障，内部故障，外部故障和球形故障。 原始数据是在几个月内收集的，直到其中一个轴承发生故障。 因此，对于正常情况，我们已在实验开始时收集了数据。 同样，对于错误情况，我们已在实验结束时获取了数据，该数据更接近发生错误的时间点。 我们实验中使用的文件的详细信息可以在下面找到。 提取后，包含原始数据的压缩文件提供了三个文件夹：1st_test，2nd_tes

组件故障树和马尔可夫链的组合用于分析复杂的软件控制系统_Combination of component fault trees and Markov chains to analyze complex, software-controlled systems.pdf

一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法 本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维（2-D）图像的转换方法，该方法可以提取转换后的二维图像的特征，并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣，因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。 参考： L. Wen，X. Li，L. Gao和Y. Zhang，“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法，”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》，第1卷。 65，不。 7，页5990-5998，2018年7月。

双三相永磁同步电机simulink仿真，包括SPWM模型等

转移学习进行故障诊断 迁移学习故障诊断深度神经网络 该存储库用于转移学习或具有故障诊断的领域自适应。 论文如下： 引文 如果您使用此代码和数据集进行研究，请考虑引用： @inproceedings{zhang2019domain, title={Domain Adaptation with Multilayer Adversarial Learning for Fault Diagnosis of Gearbox under Multiple Operating Conditions}, author={Zhang, Ming and Lu, Weining and Yang, Jun and Wang, Duo and Bin, Liang}, booktitle={2019 Prognostics and System Health Management Confere

支持向量数据描述SVDD：使用支持向量数据描述（SVDD）进行异常检测或故障检测的MATLAB代码

The fault data of satellite power system, this data is not the real telemetering data but is from some simulation. This data is only for the use of academic research and can not be applied for commercial use. Copyright. My Email: buaasuozi@hotmail.com

TE故障检测数学代码用于故障检测的动态图嵌入 论文“用于故障检测的动态图嵌入”的代码 Matlab版本应晚于R2015b 演示代码可在目录“ Matlab_code”中找到。 开发它们以对故障1的数据进行故障检测。开发文件“ myConstructW.m”以获得等式（6）的相似性。 在文件中，我们根据本文中的等式给出注释。 主程序“ myfunction_tensorLPP_markov_paper.m”可以直接运行。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”是主程序所需的代码。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”都是由邓凯（Deng cai）设计的，邓蔡是发表在《神经信息处理系统18》（NIPS 2005）上的论文“ Tensor子空间分析”的第二作者。 文件“ kde.m”是内核密度估计的代码，用于确定T2和SPE统计信息的控制限制。 “ File_published_by_matlab_in_PDF.pdf”是运行结果以及使用MATLAB:registered:R2015b发布的代码。 “ Files_and_results_published_by_matl

by Thomas Esbensen and Christoffer Slot, Denmark