Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

内容概要：用于数据分析，把常见的csv，excel，json，sql等数据表，读写到pandas，用于大数据分析。 适用人群：利用python进行数据分析的初学者，pandas基础学习爱好者，股票财经数据分析 场景类型：学习读取数据表，转换数据类型，python程序样例，读取数据后可用于统计分析，机器学习，AI分析，

1.通过软件增加处理能力及灵活性 2.加速您的生产力 3.基于业界领先的创新...

西安电子科技大学-----数字信号处理课件 DSP 课件 西安电子

对液压回路系统的工作原理进行总结。结合原理对工作过程中遇到的问题进行分析。针对不同的故障原因,从故障现象、故障分析及解决对策等3个方面进行分析。为保护机械,保证生产提供理论基础。

BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。

讲解数字信号的，很好的一本书，通俗易懂，适合学习

针对航天器姿态控制系统中的陀螺故障,利用控制输入信息,依据故障信号频率,使用LMI分别设计多组H∞最优故障观测器。该方法无需其他测量校验,能够克服传统诊断方法对星敏感器的依赖;同时扩展H∞观测器的设计自由度,降低惯量不确定性对系统诊断精度的影响。在Matlab/Simulink环境下对航天器姿态系统进行了仿真,仿真结果表明:提出的控制算法处理航天器陀螺故障问题的有效性和可行性。

1、准确描述现象：客户说的和自己查看到的：平台、版本、操作、信息等。特别是，故障前是否有做过什么操作：网络调整、设备调整、主机参数调整、配置文件修改……反正将这一切都列入排查的对象。 2、使用工具收集数据，收集配置文件、日志、dump文件等等。 3、 使用分析数据，根据问题或收集的数据，使用适当的工具分析数据，当然包括了在网上和在官方支持站点搜索类似的问题的解决办法。 4、 尝试解决问题，根据找到的问题点，尝试解决。如修改错的，复原正确的；运行有问题的，适当调整运行的环境和运行的参数等等。 5、 给出最佳解决方案，一般就是继续观察了。 6、总结经验并加以重用，知识积累。 7、性能分析 8、日志分析