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轴承故障分析程序
轴承故障分析程序
MATLAB
轴承故障
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共振解调,轴承故障分析程序,对测试所得信号进行共振解调...提取轴承故障信息,进行故障诊断
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matlab程序源码及报告word版--基于小波包分析和神经网络的滚动轴承故障诊断.rar
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滚动轴承的故障检测、分类源代码,且配合有word版大报告。图文并茂具体做的内容是:针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在,运用神经网络来实现故障的分类,还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果,提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实
【故障诊断分析】轴承故障分析(时频图+功率谱)含matlab源码.zip
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亲测有效,含运行结果
故障分析基于matlab轴承故障分析(时频图+功率谱)【含Matlab源码 922期】.zip
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CSDN海神之光上传的代码均可运行,亲测可用,直接替换数据即可,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:sig1.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,可私信博主; 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sig1.m文件; 步骤三:点击运行,等程
轴承故障诊断+1DCNN+深度学习+故障分类
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基于1DCNN的轴承故障诊断,在CWRU数据集上进行验证,下载即可跑通,可作为baseline。同时具有抗噪实验功能,能输出各个混淆矩阵、训练时间和测试时间。 有详细注释,同时可讲解代码。 参考毕业论文《基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究_张伟》 参考github: https://github.com/AaronCosmos/wdcnn_bearning_fault_diagnosis
轴承动力学建模matlab_ODE45_故障诊断_matlab轴承_轴承_loseifk
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轴承动力学故障诊断,使用ode45解动力学微分方程
python轴承寿命预测(附带GUI界面)源码
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数据预测是大数据最核心的应用,是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在,它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看,大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客观的结论,更是能用于帮助企业经营的决策。。
美国西储大学轴承寿命预测
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美国西储大学轴承寿命预测
python轴承寿命预测(附带GUI界面)源码.zip
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python轴承寿命预测(附带GUI界面)源码
轴承故障诊断算法模型、程序代码、实验数据集参考资料汇总分享.txt
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轴承故障诊断算法模型、程序代码、数据集参考资料汇总分享,文档资料为通过在线网络链接获取,数据集为美国西储大学的轴承数据。
针对于博客中西储大学轴承故障数据 python3使用
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5星 · 资源好评率100%
这里提供下载分类好的数据集合针对于博客中西储大学轴承故障数据 python3使用
Autogram_故障诊断_Autogram_轴承_轴承故障诊断_轴承故障_源码.zip
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5星 · 资源好评率100%
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轴承外圈故障数据
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包括详细的数据说明,轴承外圈故障,可以直接采用Matlab编程,生成时域图、频谱图等一系列图,也可以自己用来研究。是实际采集的真实数据。
轴承故障诊断程序
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3星 · 编辑精心推荐
用于进行滚动轴承故障诊断和分析,自动得到诊断结果
matlab程序源码及报告word版--基于小波包分析和神经网络的滚动轴承故障诊断
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滚动轴承的故障检测、分类源代码,且配合有word版大报告。图文并茂 具体做的内容是: 针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在,运用神经网络来实现故障的分类,还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果,提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实。
滚动轴承故障诊断MATLAB程序:快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析
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滚动轴承故障诊断MATLAB程序:快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析
基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统
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通过对滚动轴承工作特性及其故障研究,设计了基于LabVIEW软件的滚动轴承故障诊断系统。分析了滚动轴承振动机理与失效形式,运用共振解调分析与希尔伯特变换作为滚动轴承故障诊断的方法。通过对轴承支持架故障分析表明该系统对滚动轴承故障诊断正确有效。
西储大学12K驱动端轴承数据库数据,非常适合做轴承故障诊断
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西储大学轴承数据库数据,使用的是12K驱动端轴承数据,共包括十种故障故障类型:正常、0.007滚动体、0.014滚动体、0.021滚动体、0.007内圈、0.014内圈、0.021内圈、0.007外圈、0.014外圈、0.021外圈。每种故障包含四种转速。非常适合做故障诊断的同学使用
projectRUL:根据2012 PHM数据预测轴承的剩余使用寿命
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轴承剩余寿命预测项目(projectRUL) 使用PHM2012大赛的轴承数据库,研究如何使用深度学习算法对滚珠轴承进行剩余寿命预测的试错项目 to prediction the remain useful life of bearing based on 2012 PHM data 2021-01-17 最后更新总结(Final Update) 碎碎念:这个项目一开始只是一个默默无名的研究生用来
根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障(python代码)
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15.时间序列预测(LSTM模型)python代码实现
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在时间序列预测问题中,建立LSTM模型,采用python语言代码实现
基于LSTM算法的航空发动机寿命预测
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对于航空发动机寿命预测问题,它的难点在于特征数数多,而且特征也是传感器所收集到的数据,传感器一般带有噪声,会造成拟合过程中的不准确性,设计一个多变量输入,单变量输出的预测模型,而RNN(循环神经网络)是一类以序列数据为输入,在序列演进方向进行递归且所有节点循环单元都按照链式连接的递归神经网络,它非常适合用作发动机寿命的预测模型,一方面,发动机数据具有时间信息,另一方面,单纯的RNN在处理数据时存在
bp神经网络轴承故障诊断系统
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基于bp神经网络的轴承故障诊断,希望对大家有所帮助
轴承振动以及轴承故障的特征分析.pdf
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轴承振动以及轴承故障的特征分析,
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在轴承故障的分析中,可以实现故障的分类分析。
CWRU轴承故障数据
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西储大学(CWRU)轴承中心的轴承实验室数据,包含起官网提供的所有数据,包括正常数据,12k采集的驱动端数据,48k采集的驱动端数据,12k采集的风扇段数据,模拟了0.007,0.014,0.021,0.028等不同的单点故障,分别在0-4马力下进行试验得到的数据。
轴承故障特征频率计算
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通过输入轴承的内外径、接触角以及轴承运转的转速,实现轴承特征频率的计算。
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