本软件用于转子机械故障诊断分析，根据输入的样本数据进行模型训练、评估模型的泛化性，并实现转子机械未知故障样本的离线诊断和分析，帮助工程技术人员及科研人员进行算法分析，模型验证和数据分析。 开发环境 硬件环境：PC机 操作系统：Window 10 编程语言：MATLAB R2019a 运行环境 软件环境：Window 7以上操作系统 +MATLAB R2019a 屏幕分辨率： 1243×830 像素以上

综合整理了旋转机械故障诊断的方法。

RoadMap Rotating-machine-fault-data-set Open rotating mechanical fault data set 1.简介 众所周知，当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据。笔者自2019年初开始致力于收集和整理有价值的机械故障诊断数据。 此处分享均为开源数据集，数据来自原始研究方，笔者只整理数据获取途径。如果研究中使用了数据集，请按照版权方要求作出相应说明和引用。 笔者自己也在筹划整理私有的数据集和研究成果，未来将以适当的方式共享。 在此，特别向公开研究数据的研究者表示感谢和致敬，共享是一种精神。如涉及侵权，请联系我删除（）。 很多优秀的论文都有数据分享，也有越来越多的研究者和企业选择开源自己的成果，本项目保持更新。星标是比较通用的数据集。

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

将支持向量机理论引入振动机械故障诊断中,提出了新的故障诊断模型—PSO-SVM模型,并采用粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化,使得故障诊断结果更加准确。通过实例中的样本数据进行新模型的训练与测试,将其结果与传统神经网络相比,证明其模型具有更高的准确性。

针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过多分类器的组合学习提高故障诊断的准确率,并在风力涡轮动力传动系统故障诊断模拟器系统上进行了多工况多故障的实验验证。首先,收集多工况、多故障的齿轮传感器信号,提取传感器信号的时域特征作为随机森林的输入特征量。然后,利用构建好的随机森林模型进行齿轮组的故障诊断,并将随机森林算法的分类结果与支持向量机方法的分类结果进行对比。通过对故障诊断结果的分析,随机森林算法避免了复杂的寻参过程和传统分类器的过拟合现象,能够处理大规模数据集,通过分类器的组合,提高了故障诊断准确率,并缩短了分类模型的预测时间,具有较好的应用前景。

设备状态监测与故障诊断技术PPT课件 05-旋转机械故障诊断技术

故障诊断 第二章 信号分析方法及应用 第三章 故障诊断的标准 第四章 旋转机械的振动监测与诊断 第五章 滚动轴承的振动监测和诊断 第六章 齿轮箱的振动监测与诊断 第七章 油样分析方法 第八章 红外检测方法

基于MATLAB的机械故障诊断技术案例教程，应用各种机器学习算法进行故障诊断的案例。

机械故障诊断学 课程ppt