故障诊断的一个PPT 来自于上海交大陈进教授。此PPT介绍了故障诊断目前应用的现状和将来的展望。 版权属于上海交大陈进教授，请只用于学习。 故障诊断是自动化领域的一个实际应用，主要是通过数学和物理知识，建立模型然后加上推理机的方法，提供故障的辅助决策。
故障诊断 自动化
2019-12-21 22:04:49
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实战Java虚拟机 jvm故障诊断与性能优化的全书所有将近200个例子的源代码 拿来练手最不错了 学习java的都必须练手的一些代码
2019-12-21 22:03:21
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数据分析中主要针对内外圈故障，应用4种故障分析方法分别进行分析.通过对同一转动频率的信号采用不同处理分析方法及同一分析方法对不同转动频率的的比较，可以发现时域无量纲参数分析、FFT分析这两方法可以有效的发现故障，但是不容易得出故障信号频率，因此不能分析出具体是哪一种故障。Hilbert包络谱分析和Haar小波分析和数学形态学分析相对于前面的几种方法，可以更好的观测出故障信号频率，从而可以分析故障类型。
2019-12-21 21:57:57
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阶次分析适用于旋转机械的故障诊断，通过将非平稳时域信号转换为平稳的角域信号，再对角域稳态信号进行傅里叶变换就可得到清晰地阶次谱
2019-12-21 21:48:09
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原创Matlab的BP网络用于齿轮箱的故障诊断-BP_net.m
做的一个比较简单BP网络应用于齿轮箱故障诊断的例子，跟大家分享以下
2019-12-21 21:40:43
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针对轴承故障信号的非平稳性和非线性的特点，采用小波包分解和自回归（auto-regressive，AR）谱估计相结合的方法提取振动信号特征值；为了提高诊断结果的精度，提出用深度信念网络（deep believe network，DBN）进行诊断模型训练。首先，对轴承振动信号进行小波包分解和自回归谱估计，计算不同频段的能量实现轴承故障特征提取；其次，将提取到的特征值作为深度信念网络的输入向量，进行模型训练；最后，用训练好的模型进行故障诊断。为验证所提方法的有效性，采用美国凯斯西储大学提供的旋转轴承数据集，将提出的算法与三种故障诊断方法进行对比实验。实验结果表明，所提方法具有更好的诊断性能。
2019-12-21 21:40:09
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