GA_ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用_高畅.pdf

内核主成分分析 (KPCA) 使用 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断的 MATLAB 代码 2.2 版，2021 年 5 月 14 日 电子邮件：iqiukp@outlook.com 主要特点 用于训练和测试 KPCA 模型的易于使用的 API 支持降维、数据重构、故障检测、故障诊断 多种核函数（线性、高斯、多项式、sigmoid、laplacian） 训练和测试结果的可视化 根据给定的解释水平或给定数量确定组件编号 通知 仅支持高斯核故障诊断。 此代码仅供参考。 如何使用 01. 内核函数 定义了一个名为Kernel的类来计算核函数矩阵。 %{ type - linear : k(x,y) = x'*y polynomi

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做数据预处理、数据降维、特征提取、T2和SPE统计量、Matplotlib绘图、成分得分矩阵、多层T2和SPE值Pyecharts三维图、主元贡献率碎石图、主元累计贡献率图、相关性分析热力图等等。

形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法，其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性，选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷，提出了基于自适应字典选择和TH-MOM（Hard Threshold-MOM）的阈值更新策略，通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究，结果表明：该方法不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离，提高了信噪比，而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力，能有效地识别轴承的故障类型和部位。

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故障诊断代码matlab 工业过程的容错线性参数可变模型预测控制方案（FT-LPVMPC） 抽象的 该代码为非线性化学过程中的容错提供了基于模型的策略。 拟议的主动容错控制系统（AFTCS）的结构为： 在那里，“故障检测与诊断” （FDD）阶段使用广义观察者库来检测，隔离和估计多个故障。 具体来说，使用一组LPV降序未知输入观察者（LPV-RUIO）和具有未知输入的LPV输出观察者（LPV-UIOO）。 随后，此信息将传递到补偿控制器输入数据的重新配置机制，以实现可接受的故障后系统性能。 选定的控制器使用移动视野估计（MHE）技术在每次迭代时更新基于模型的预测控制（MPC）内部模型，从而增强了控制器的容错能力。 现在，就线性矩阵不等式（LMI）问题而言，可以保证FDD模块和容错控制（FTC）单元的稳定性。 给出了基于典型化学工业过程的仿真结果，以说明这种方法的实现和性能。 要求 至少一个具有6 GB RAM的i5-3337U CPU@2.7 GHz（2核）。 R2016b或更高 包装方式： LMI实验室 论文信息 很快... 将评论和问题发送给：

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故障诊断代码matlab code_for_mypaper作者：朱光辉 （1）有论文标题为“使用带有整体故障状态的带标签Petri网的离散事件系统在线故障诊断”的论文代码，该论文将提交给期刊。 （2）要运行本文中的示例，首先应安装GUROBI求解器，并确保GUROBI求解器与MATLAB的连接正确。 （3）您可以使用以下命令来测试本文中的示例。 前= [ 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0

VB与MATLAB间的无缝集成及其在故障诊断中的应用.pdf