- main为wdcnn卷积神经网络主文件，运行它就可以得出结果- preprocess为预处理文件，主要实现制作数据集的功能- 日志文件保存在logs里面，通过启动tensorboard查看

基于emd的滚动轴承故障诊断驱动计数端的内圈故障，故障明显，基于EMD的包络解调有效风扇计数端的内圈故障，故障效果不好，基于EMD的包络解调不是很有效基础计数端的内圈故障，故障效果不好，基于EMD的包络解调无效，只能看到转频，故障频率不明显

小波降噪，运用小波工具将图像进行分层处理，可以得到降噪后的图像，含有凯斯西储大学轴承数据

西储大学电机轴承故障诊断，EMD分解程序，含包络谱，能量谱

用于MATLAB求解油润滑轴承的压力求解，出图方便

针对轴承振动信号非线性、非平稳性和故障特征微弱性的特点,以及工程实际中难以获得大量故障样本的情况,提出了一种基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断新方法。该方法首先对轴承不同运行状态下的振动信号进行多尺度排列熵特征提取,然后通过距离评估技术从原始多尺度排列熵特征中选取敏感特征,最后将敏感特征输入到采用遗传算法优化的支持向量机中,实现对轴承不同运行状态的自动识别。对实验数据分析的结果表明,该方法可以精细地获取故障信息,从大量原始特征中选择出敏感特征,有效地实现滚动轴承故障状态的诊断。

风电机组轴承处于早期故障阶段时，特征信号往往比较微弱，并且受环境噪声及信号衰减的影响严重，因此轴承早期故障特征一直难以提取。经验模态分解(EMD)在轴承的故障特征提取中已经得到了广泛的应用，但其在强背景噪声干扰下对轴承早期故障特征的提取具有一定的局限性。针对这一问题，考虑到最大相关峭度解卷积(MCKD)算法可凸显出轴承振动信号中被噪声所掩盖的故障冲击脉冲，非常适用于轴承早期故障信号的降噪处理，因此将MCKD与EMD相结合用于轴承早期故障诊断。用MCKD对强噪声轴承信号进行降噪，然后对降噪后的信号进行EMD，选取敏感本征模态函数(IMF)并计算其包络谱，通过分析包络谱中幅值凸出的频率成分判断故障类型。仿真和试验分析结果验证了所提方法的有效性和准确性。

一个10自由度齿轮传动系统动力学模型，通过调用ode45进行求解，考虑了轴承刚度和阻尼。

本例子完成了变转速轴承信号的阶次分析，经过角域重采样和拟合后得到了较好的分析效果

行业分类-设备装置-一种集成化磁悬浮惯性稳定平台磁轴承数字控制系统