基于振动信号的滚动轴承故障诊断 1.介绍 毕设研究课题，根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级。方法思路走的是数据驱动，使用传统机器学习方法以及深度学习方法。这个开源项目做的是整理基于传统机器学习的轴承故障诊断的内容。 主要分为三个部分： 数据集预处理：数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存 2.在0HP上测试集score： KNN score is: 90.295% in test dataset GaussianNB score is: 91.561% in t

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7.4 基于Mindlin板理论的四边形单元 前面所述的矩形单元和三角形单元都是基于 Kirchhoff薄板理论的，它忽略了剪切变形 的影响。由于 Kirchhoff 板理论要求挠度的导数连续，给构造协调单元带来了不少麻烦。为 此，采用考虑剪切变形的 Mindlin 板理论来克服[9,11]。这种方法比较简单，精度较好，并且 能利用等参变换，得到任意四边形甚至曲边四边形单元，因而实用价值较高。 7.4.1 位移模式 设有 4～8 结点四边形板单元，如图 7-6 所示。根据 Mindlin 板理论的假设，板内任意 一点的位移由三个广义位移w， xψ 和 yψ 完全确定。为了与有限元的结点位移相对应，采 用的位移列阵为 x y y x w w θ ψ θ ψ         = =       −   u (7.76) ξ η x y z wi (fzi) θyi (Mθyi) θxi (Mθxi) i ξ η 图 7-6 四边形板单元

matlab信任模型代码TMT_Vibration_toolkit 如果您在默认的文本编辑器中阅读此文件（如果您可以在第一行的前面看到一个＃号标签），请使用markdown解释器查看此文档，这是值得的。 协助三十米望远镜项目进行振动测量和分析的工具。 这些文件是乔纳森·泽雷斯（Jonathan Zerez）在2019年夏季根据Akamai计划生成的。 在整个夏季期间，进行了许多开发，但是该项目的主要交付成果是MATLAB中的GUI，该GUI与NI-DAQ硬件接口并提供冲击锤测试功能。 创建该工具是为了加快振动测试过程，以便更有效地收集物理数据。 需要收集此数据，以验证在生成振动预算时使用的有限元模型。 开发完成后，我试图通过收集简单系统上的数据来验证该工具，这些系统是由长电缆悬挂的同质物体。 电缆在2个轴上充当弱弹簧，有助于将物品与外部振动隔离。 我将工具产生的反质量传递函数与文章的实际反质量进行了比较，以至少粗略地验证了该工具。 通过验证后，我在蒙罗维亚的实验室中收集了有关MSIT结构的测试数据。 这些数据集及其设置的文档可以在./RAW/Summer 2019 Datasets /

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