用matlab生成谐波代码-SI-Cavitation:创建该存储库是为了使在Matlab中开发的代码可用，以执行项目“通过电流...

用matlab生成谐波代码创建该存储库是为了使在Matlab中开发的代码可用，以执行项目“通过电流分析和机器学习工具进行的液压泵故障诊断系统” 摘要：设备状态监测在工业中至关重要，以防止发生故障并确保活动质量更高，减少停机时间并提高工厂利用率。 在这种情况下，这项工作提出了在通过实验台操作液压泵时识别电流和电压特性的建议。 液压系统的原型被创建用于数据收集，并且通过开发的算法，从研究的信号中提取了相关信息，这些信号来自工业过程。 用于提取和选择属性（例如标准差，熵，谐波等）的机器学习工具用于识别与液压泵故障相关的特征。 所获得的结果应有助于行业更好地利用现场生成的数据，从而在实施该系统时延长其设备的使用寿命。 关键词：机器学习； 液压泵； 预测性维护； 诊断系统；