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有限数据(小样本)的
滚动轴承故障诊断
与少量学习
代码文档: 数据集: 凯斯西储大学(CWRU)的轴承故障诊断数据集,划分为4个工况和数据集(A,B,C,D)进行验证。 项目介绍: README.md。 cwru.py: 定义数据集加载函数。 experimentAB.ipynb:实验A和实验B代码。 experimentC.ipynb:实验C代码 experimentD.ipynb:实验D代码 metadata.txt: 在cwru.py文件中使用。 models.py: 定义几率模型和WDCNN模型的加载函数。 siamese.py: 定义几率输入数据的init、几率模型训练和几率模型测试函数。 utils.py: 定义一些实用函数。 tmp: 保存训练后的模型和测试结果。
2024-05-08 09:32:31
1.21MB
故障诊断
1
【故障诊断分析】基于matlab
滚动轴承故障诊断
系统【含Matlab源码 1679期】.mp4
CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-03-23 11:33:33
7.87MB
matlab
1
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
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
2024-01-19 09:20:17
156KB
matlab
1
基于小波降噪和改进HHT的
滚动轴承故障诊断
方法研究
提出了一种基于小波域阈值降噪和改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承的振动信号分析方法。利用小波域阈值消噪的方法对振动信号进行降噪,采用基于包络极值延拓和相关系数法的HHT方法得到信号的Hilbert谱和Hilbert边际谱,根据谱图幅值特性判断轴承的状态。该方法能够有效地提取信号特征,具有良好的诊断效果。
2023-12-18 15:31:38
725KB
小波降噪
端点效应
故障诊断
1
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
MATLAB程序:快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析
2023-08-11 13:24:53
155KB
matlab
1
基于小波包和EMD的
滚动轴承故障诊断
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的
滚动轴承故障诊断
方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。
2023-02-19 23:51:14
238KB
小波包
经验模态分解
滚动轴承
故障诊断
1
声发射技术在
滚动轴承故障诊断
中的应用
滚动轴承是应用最为广泛、也是最易损坏的机械设备关键零部件之一,其状态影响着整个设备的稳定运行。因此,滚动轴承的状态监测和故障诊断一直为大家所重视。而将声发射技术应用于滚动轴承的状态监测与故障诊断,是当前研究的一个热点。 本文以声发射技术为手段,对基于声发射技术的滚动轴承状态监测与故障诊断进行了理论和实验研究,着重对滚动轴承点蚀故障的声发射诊断方法进行了详细研究。研究工作主要包括以下三个方面: 1、滚动轴承声发射信号的参数分析。采用了振铃计数、均方根、信号幅度、峭度系数等典型声发射参数对不同工况下(不同载荷、转速、故障尺寸及传播途径)滚动轴承声发射的特征及传播特性进行了分析,得出了各参数对工况变化的反应趋势及敏感性。 2、Morlet连续小波变换的参数选择。针对连续小波变换的尺度和基小波波形参数选择,提出基于遗传算法的优化选取方法,参数的优化选择有效提高了Morlet连续小波尺度谱对滚动轴承声发射信号分析的时频性能。 3、滚动轴承声发射信号的波形分析。在连续小波变换参数优化选取的基础上,对不同工况下滚动滚动轴承声发射信号进行时频分析,并结合希尔伯特谱分析,详细地分析了滚动轴承声发射的时频特性,提出了时频特征;另外,利用离散小波变换,进一步定量分析了信号时频分布。
2022-12-23 20:14:10
5.02MB
声发射
滚动轴承
故障诊断
小波变换
1
基于Fisher比率与SVM的
滚动轴承故障诊断
方法 (2011年)
针对
滚动轴承故障诊断
中普遍存在的小样本学习问题,采用支持向量机实现轴承故障的模式识别。为了解决时域统计参数对于轴承故障的多分类效果较差的问题,引入小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)技术,提取振动信号各频带的能量系数构造特征向量,并采用Fisher比率法对特征向量进行优化选取;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)进行故障模式识别,并与小波包分解及时域统计参数的分类效果进行对比分析。结果表明:支持向量机是实现轴承故障模式识别的一
2022-07-01 15:25:55
331KB
工程技术
论文
1
基于特征提取与BP神经网络的
滚动轴承故障诊断
包含matlab代码以及基于此代码的论文一篇。 代码主要实现对数据的多维特征提取,包括峰值裕度等多个时频域特征。然后将提取到的特征输入到BP神经网络中,从而将故障轴承数据与正常轴承数据分类。
2022-06-11 18:09:16
1.21MB
BP神经网络
轴承故障诊断
matlab
特征提取
【故障诊断分析】
滚动轴承故障诊断
系统含Matlab源码.zip
【故障诊断分析】
滚动轴承故障诊断
系统含Matlab源码
2022-05-28 11:07:57
969KB
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