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基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断
基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断
MATLAB
BP网络
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基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断,内附故障数据
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基于特征提取与BP神经网络的滚动轴承故障诊断
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5星 · 资源好评率100%
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。
【代码分享】手把手教你:基于深度学习的滚动轴承故障诊断
浏览:16
5星 · 资源好评率100%
本文主要介绍如何使用python搭建:一个基于深度学习的**滚动轴承故障诊断**系统
BP神经网络在轴承故障诊断中的应用
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传统故障诊断方法很难对无法建立数学模型的系统进行有效的故障诊断。为了有效诊断轴承的故障,提出了基于BP神经网络的轴承故障诊断方法。简单介绍了常用的故障诊断方法、BP神经网络的结构和学习算法,详细介绍了BP神经网络在轴承故障诊断中的应用方法。仿真结果表明,通过合理选择网络节点数和训练样本,可以有效检测出轴承的故障信息。
bp神经网络轴承故障诊断系统
浏览:48
基于bp神经网络的轴承故障诊断,希望对大家有所帮助
基于神经网络的滚动轴承故障诊断技术
浏览:3
滚动轴承是机械中应用最广泛的一种通用机械部件,轴承特定的使用环境造成其寿命的随机性较大,目前还无法准确预测其寿命。因此,轴承故障诊断就显得非常重要。本文对滚动轴承的振动数据分别在时域和频域进行了分析,由神经网络处理,对结果采用“判决区间+举手表决”方式,获得最终判断结果。
滚动轴承组合故障的诊断方法
浏览:91
机械设备的组合故障由于其故障的多样性、强弱的不平衡、故障间的相互影响等特性,给全面准确的诊断造成困难。根据机械设备中故障诊断机理,将Hilbert-Huang及EMD方法应用于具有组合缺陷的滚动轴承故障诊断实验中。验证了信号边际谱与故障特征之间的联系,辨析出滚动轴承外圈缺陷和滚动体缺陷的特征量,证明了其分析轴承组合故障的可行性。
轴承故障诊断matlab代码.zip
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Hilbert包络谱分析和Haar小波分析和数学形态学分析相对于时域无量纲参数分析、FFT分析方法,可以更好的观测出故障信号频率,分析故障类型。
完整版 可直接运行 基于BP神经网络的智能计算故障诊断系统设计 MATLAB实现 源代码程序 含GUI设计和使用教程.rar
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现有训练集数据,1000 × 7,如下: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 有测试集数据,100 × 7,如下: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 以上数据分别是从某系统采集的数据, 训练数据集中,分别是采集的数据和标注结果,其中1、2分别表示该系统有无故障; 测试数据集中,分别是采集的数据和真实结果,其中1、2分别表示该系统有无故障; 现在需要使用训练数据集训
轴承故障诊断matlab代码(四种方法)
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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
用神经网络实现故障诊断的matlab程序
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BP神经网络用于轴承故障分类
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基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法,于婷婷,邵诚,本文简要介绍BP神经网络的结构与原理,通过对滚动轴承正常和故障状态的振动信号的分析处理,提取了能够反映滚动轴承运行状态的特�
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神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序;故障诊断运用的是BP神经网络,数据预测运用的是RBF神经网络,已经程序测试,成功运用
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滚动轴承故障诊断的算法选择与优化
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滚动轴承故障诊断的算法选择与优化,白广晨,徐晓慧,滚动轴承是机械装备中最常用的零件之一,它被称为机械的关节。它具有摩擦阻力小、装配方便、效率高、润滑方便等优点,因而普遍地
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电机滚动轴承故障诊断中BP与RBF神经网络的比较
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针对电机滚动轴承故障检测的复杂性,采用了理论成熟且应用较多的BP神经网络和RBF神经网络两种故障诊断方法。首先通过经验模态分解的方法对滚动轴承的振动信号进行故障特征提取,并将故障特征向量输入到BP神经网络和RBF神经网络进行达标训练,最后对两种神经网络在滚动轴承故障诊断方面进行了比较分析,结果表明,两种神经网络的故障诊断效果均理想,但是RBF神经网络故障诊断结果较准且训练速度快,具有一定的优越性。
论文研究-基于BP神经网络的故障诊断模型研究.pdf
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滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC-BP)。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题,提出了一种改进量子蜂群算法,然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化,
神经网络智能故障诊断
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对于复杂的系统,单一的传统神经网络很难给出理想的结果。本文归纳了神经网络在故障诊断中的运用方式,探讨了故障诊断的神经网络和专家系统的结合;对神经网络与其他诊断方式融合的混合智能技术,即神经网络与专家系统、小波分析以及集成神经网络等的结合在故障诊断中的应用进行了介绍;最后,给出了选择智能故障诊断方法的原则。
BP神经网络用于TE数据故障诊断分类(python)
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5星 · 资源好评率100%
压缩包中包含代码和所需数据,此代码实现了TE数据故障1测试集的正确分类,正确率99.9%。开发环境为jupyter lab。
基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断
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滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,其引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。Hilbert变换基于滚动轴承故障引发的高频固有振动,提取包络信号。通过包络信号进行频谱分析从而提取滚动轴承的故障特征信息。通过采集内圈故障、外圈故障的滚动轴承振动信号,采用Hilbert变换对轴承的振动信号进行了分析,验证了Hilbert包络解调技术在滚动轴承故障诊断中的有效性。
滚动轴承故障诊断分析
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本文档主要针对滚动轴承故障分析过程、频谱分析、扰动频率计算以及轴承失效的九个阶段的介绍
BP_神经网络图像_matlab_故障诊断_识别_
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BP神经网络用于图像识别、人工智能等方面的应用
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