该功能可用于恒速运行的滚动轴承的基于振动的故障诊断。 这是一个三步程序： (i) 倒谱预白化：减少齿轮等其他周期源的贡献。 (ii) 带通滤波：提高 SNR，尤其是在系统谐振附近执行时(iii) 平方包络谱：允许检测以特定循环频率的大分量为特征的（伪）循环平稳贡献此功能与简单的演示一起提供，它与 Octave 完全兼容。 参考文献：Borghesani P. 等人，倒谱预白化在变速条件下轴承故障诊断中的应用，MSSP，2013 年。

本程序于 25/03/2021 修订，由陈志文创建。 @中南大学目的是演示分布式 CCA 解决玩具问题的标准步骤。 disCCA算法已发布： ZW Chen、Y. Cao、Steven X. Ding、K. Zhang、T. Koenings 等，分布式规范相关用于工厂范围过程监控的基于分析的故障检测方法。 IEEE 工业信息学汇刊, 2019, 15(5): 2710-2720.】 这是中南大学、杜伊斯堡-埃森大学和北京科技大学的联合工作。 我的邮箱是zhiwen.chen@csu.edu.cn。 如果您有任何问题，请随时与我联系。

故障检测

适用于烽火牌光猫的整体功能完整性检测，用于判断设备是否存在故障

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支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 语言：Python 版本：V1.1 --------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 -------------------------------------------- 主要功能 1. 基于 sklearn.base 的 SVDD BaseEstimator 2. 支持单值分类和二值分类的超球体构建 3. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid) 4. 支持 2D 数据的决策边界可视化 --------------------------------------------- 依赖库 cvxopt matplotlib numpy scikit_learn scikit-opt (可选，仅用于参数优化)

基于KPCA残差方向梯度的故障检测方法及应用.pdf,针对核主元分析(KPCA)在应用过程中非线性映射不存在原像、故障变量无法辨识、工程应用困难等问题，提出了一种改进的KPCA残差方向梯度故障检测方法。利用主元统计量和残差统计量的偏微分之间存在着相关性这一性质，对与主元统计量相关的格拉姆矩阵偏微分中间计算过程进行优化，提出一种新的KPCA残差方向梯度算法，在此基础上结合统计量形成系统故障检测的新方法。非线性系统仿真表明，改进的KPCA残差方向梯度法不仅具有较优的故障变量辨识能力，还极大地减小了计算量，缩短了计算时间。大型热力系统的应用进一步表明，无论对于单故障和多故障的情况，方法均具有较好的故障检测能力，并且不存在残差污染，易于工程实现。

将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合, 提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法. 首先根 据噪声的分布特点确定合理的寻优区间; 然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函 数; 最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值. 仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明, 该方法能够选 择最优降噪阈值, 有效去除噪声.

基于特频编码信号注入的10kV配电网单相接地故障检测方法研究.pdf

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