马尔可夫转移场：一维时序信号至二维图像的转换与故障识别分类技术,马尔可夫转移场，将一维时序信号变为二维图像，而后便于使用各种图像分类的先进技术。 适用于轴承故障信号转化，电能质量扰动识别，对一维时序信号进行变，以便后续故障识别识别 诊断 分类等。 直接替数据就可以，使用EXCEL表格直接导入，不需要对程序大幅修改。 程序内有详细注释，便于理解程序运行。 只程序 ,马尔可夫转移场; 一维时序信号变换; 二维图像转换; 图像分类技术; 轴承故障信号转化; 电能质量扰动识别; EXCEL表格导入; 程序内详细注释。,基于马尔可夫转移场的时序信号二维化处理程序

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，尤其在模式识别和回归分析领域表现出色。在本主题中，"SVM识别基于SVM的滚动轴承故障状态识别方法"，我们主要探讨如何利用SVM技术来诊断滚动轴承的健康状况。 滚动轴承是机械设备中的关键组件，其故障可能导致设备性能下降甚至严重损坏。因此，早期发现并识别滚动轴承的故障状态至关重要。SVM通过构建最优分类超平面，能够有效地处理小样本、非线性和高维数据，这使得它成为滚动轴承故障识别的理想工具。 在实际应用中，首先需要收集滚动轴承的振动信号数据。这些数据通常由传感器捕获，包含了轴承的状态信息。然后，通过预处理步骤（如滤波、降噪和特征提取）将原始信号转化为可用于分析的特征向量。常用的特征包括时域特征（如均值、方差、峭度等）、频域特征（如峰值、能量谱、峭度谱等）以及时间-频率域特征（如小波分析或短时傅里叶变换）。 接下来，我们将这些特征向量输入到SVM模型中进行训练。SVM的核心在于寻找最大边距的分类边界，即最大化正常状态与故障状态样本之间的间隔。这个过程涉及到选择合适的核函数，例如线性核、多项式核、高斯核（RBF）等。RBF核通常在非线性问题中表现优秀，适合复杂的故障模式识别。 在训练完成后，我们可以用该模型对新的振动信号进行预测，判断滚动轴承是否处于故障状态。为了评估模型的性能，通常会采用交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数等指标。此外，针对多类故障识别，可能还需要采用一对多或多对多的策略。 MATLAB是一个广泛用于SVM建模的平台，提供了完善的工具箱和函数支持。用户可以通过调用`svmtrain`和`svmpredict`函数实现SVM的训练和预测。在文件"5.6SVM"中，可能包含了使用MATLAB实现SVM滚动轴承故障识别的代码示例、数据集以及结果分析。 基于SVM的滚动轴承故障状态识别方法通过高效的数据处理和模式识别，为机械系统的健康管理提供了一种有效手段。它不仅可以预防不必要的停机和维修成本，还能提高整体设备的可靠性和生产效率。随着深度学习和大数据技术的发展，SVM与其他先进技术的结合有望进一步提升故障识别的精度和实时性。

提出一种改进决策1-SVM方法(1-DISVM)，并由此构建了基于单类样本训练的1-DISVM多分类模型。1-DISVM是1-SVM方法的改进，通过对决策算法的修正，解决了1-SVM分类精度低的不足，并将其应用于直升机减速器故障识别中。结果表明该方法能够在训练样本数量少、不准确的情况下，自动排除错误样本的干扰，获得很好的分类结果，且具有无监督学习、分类精度高、易于扩展和代价小等优点。

针对电力设备巡检智能化水平较低的现状，文中将增强现实（Augmented Reality，AR）技术应用于电力设备巡检过程。文中从智能巡检终端、服务器与数据库3个层面构建了基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构。提出基于AR技术和深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）算法的电力设备故障识别方法，将智能巡检终端采集的图像作为输入，在线识别电力设备可能存在的故障类型。通过仿真测试表明，所提方法故障识别时间与支持向量机（Support Vector Machine， SVM）与BP神经网络（Back Propagation-Neural network， BP-NN）算法相近。但是各类故障识别准确率均大于98%，大于SVM与BP-NN算法，所提方法能够快速准确地识别电力设备故障类型。

基于YOLOv4的轴承故障识别系统的设计与实现代码大全.doc基于YOLOv4的轴承故障识别系统的设计与实现代码大全.doc基于YOLOv4的轴承故障识别系统的设计与实现代码大全.doc

人工智人-家居设计-基于GOOSE的煤矿智能变电站穿越性故障识别与隔离系统.pdf

通过分析典型负载下电弧电流高频分量在时域与频域表现出的不同特征，提出一种串联交流电弧故障检测方法。该方法利用电弧电流变化率与其有效值的比值以及6~12 kHz频段电流幅值这2个特征参量进行串联交流电弧故障识别；并利用负载启动电流持续时间远远小于电弧电流持续时间的特点，设定电弧故障检测时间阈值，降低负载启动过程对串联交流电弧故障检测的影响。试验结果表明，所提方法能够实现串联交流电弧故障的快速检测，对硬件要求相对较低，简便易行。

为提高供电系统的可靠性,采用自研的串联型故障电弧发生器开展了不同负载类型、不同电流下的串联型故障电弧实验.以故障电弧电流信号为研究对象,对时间序列进行时域、频域特性分析,提取故障电流在时域、频域的特征参数,构建串联型故障电弧的特征向量,采用主成分分析方法对特征向量进行去冗余、降维处理.最后以主成分分析后的特征向量作为输入,从可靠性角度对比分析LVQ神经网络与K近邻算法故障诊断的优越性,建立了经K循环寻优处理后的K近邻串联型故障电弧诊断模型,并对诊断模型进行了抗扰动分析、泛化性分析.结果表明,该方法能有效地实现对电连接器串联型故障电弧的识别.

大数据-算法-货车底部手把和拉杆的故障识别算法研究.pdf

本文提出了基于机器学习的故障识别方法与系统研制。以高速列车牵引系统的故障信息为背景，在对非结构型数据特征研究的基础上，提出了改进的设备故障信息特征词提取方法和设备故障信息关联失效规则提取算法，建立了设备关联失效规则和系统的关联失效模型。基于研究内容，研制开发了复杂设备系统故障数据管理与故障识别原型系统。主要研究工作具体包括：设备故障信息特征词提取方法研究，在分析了目前复杂系统设备故障信息的特性基础上，研究了文本信息分词和特征词提取方法，给出了设备故障信息特征词提取方法。以某高速列车故障信息为例，有效提取了高速列车故障信息中的特征词。备关联失效规则算法分析研究在提取了设备故障信息特征词的基础上，基于关联分析方法，提取设备关联失效规则，建立了设备关联失效模型。以高速列车牵引系统故障信息中的特征词 为例，构建了高速列车牵引系统关联失效模型。设备故障识别方法研究在构建的系统关联失效模型和故障识别方法基础上，提出了模糊故障Petri网的故障识别方法。以高速列车牵引系统的关联失效模型基础，验证了设备故障识别方法的有效性和准确性。设备故障识别系统实现，采用...............