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VMD程序_齿轮_齿轮故障信号_齿轮振动信号_齿轮故障诊断_齿轮信号降噪
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齿轮故障诊断
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VMD程序，用于轴承、齿轮等振动信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断
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【数字信号去噪】基于matlab粒子群算法优化VMD分解分量选择数字信号降噪【含Matlab源码 1979期】.zip
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fvmd分解算法，提高降噪性能，极大提高算法的精确性和运行速度
齿轮信号处理程序
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该代码用来分析齿轮的故障数据（时域分析和频域分析）
基于VMD算法的信号降噪.rar
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针对论文：基于ＶＭＤ的故障特征信号提取方法，本人对论文中的仿真信号部分进行了复现，首先产生仿真信号；其次，利用VMD对信号进行分解，运用排列熵确定含高噪分量，然后对低噪分量进行重构；最后，将重构的信号进行分解，发现分量与最初的原始仿真信号基本一致。说明去噪效果较好。
工业电子中的齿轮箱故障诊断智能化系统方案
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引言 齿轮箱作为连接和传递动力的通用部件，在现代工业设备中得到了广泛的应用。齿轮传动的特点决定了齿轮也是一个易于发生故障的部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。因此，齿轮箱的故障诊断技术一直都是人们研究的重要课题。 齿轮特有的啮合传动方式使得齿轮传动有着明显的缺点：相对于其他传动方式而言，齿轮传动的振动、噪声更大；齿轮本身对制造工艺、材料的热处理和装配的要求高，稍有不慎就会成为
VMD软件教程(分子模拟)
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VMD是一款新型分子模拟做图软件，使用简便，上手容易，可与amber，NAMD，GROMACS等软件连用
实测信号VMD分解
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实验所得振动信号的变分模态分解（VMD）源代码，包括采样频率和时间的设定
基于EEMD与RBF神经网络的齿轮故障诊断
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文章在实验研究的基础上提出了EEMD与RBF网络相结合的齿轮故障诊断方法。重点讲述了EEMD的故障特征提取研究的方法和基本原理,简述径向基函数神经网络在故障诊断领域当中的应用。在故障模拟转子试验台上进行实验研究,采集足够的样本信号数据,利用集合经验模式分解原理来进行信号的特征提取,进而进行RBF网络的训练和故障识别,其较高的故障识别率验证了所提出的齿轮故障诊断模型的识别可靠性,同时该诊断模型具备着
基于转速自适应多阶FRFT滤波提取瞬变工况齿轮微弱故障特征 (2013年)
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提出了一种基于转速信号自适应分段的多阶FRFT滤波方法，并应用于提取瞬变工况下变速器齿轮微弱故障特征。首先，根据设定的振动信号频率曲线曲率阈值将目标档位啮合频率时频曲线自适应分为若干段，使得每段内的信号频率近似线性变化；然后，在各分段内进行最小二乘拟合确定相应的FRFT最佳阶次，并在各段信号的最佳分数阶域进行滤波，实现基于转速自适应分段的多阶FRFT滤波。采用该方法分析实测变速器瞬变工况振动信号。
煤矿机械齿轮和轴承故障诊断研究
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通过分析煤矿机械齿轮和轴承故障类型与原因后,将振动信号作为检测故障的依据,以频域分析法作为判断煤矿机械故障类型的方法,简化了分析过程。利用数据挖掘技术快速获取有用的知识和模型,有效提高了系统整合大量数据的能力,建立了数据仓库用来存放可用于支持决策的数据,及时发现设备的微小变化并预测故障部位,减少了煤矿机械故障发生概率。
故障诊断-齿轮振动实测信号，该信号通过振动传感器获取
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故障诊断-齿轮振动实测信号，该信号通过振动传感器获取；可用于信号故障诊断
用振动和噪声信号诊断汽车 变速箱齿轮故障的研究 X
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matlab_最小熵解卷积程序，适合对故障信号降噪处理，有良好的的降噪效果
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Gear_fault_simulation_sta_齿轮振动仿真_齿轮故障_齿轮箱仿真_齿轮箱信号_齿轮箱
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对简单的二级减速齿轮箱齿轮故障的振动信号进行仿真，便于理论分析。
matlab_用于信号的EMD、EEMD、VMD分解，降噪和重构，实现故障诊断
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齿轮振动信号的统计建模及其在齿轮故障检测与诊断中的应用
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基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断
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对基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断进行了研究。对齿轮箱故障振动信号采用EMD方法进行分解,得到有限个平稳的IMF(本征模式函数),对其建立AR模型,将建立的每个AR模型残差的方差和自回归参数建立Mahalanobis距离判别函数,最后进行模式特征综合,确定齿轮箱的工作状态以及故障类型。研究表明,采用EMD-AR模型进行齿轮箱故障诊断是可行有效的,提高了齿轮箱故障检测的准确性。
基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断
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针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的Elman神经网络用于齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,该故障诊断模型加快了网络训练速度,提高了齿轮箱故障诊断的准确度和精度。
PSO优化BP神经网络齿轮箱故障诊断
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针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题，提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型，该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出，详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢，故障识别率为82%；概率神经网络
基于人工神经网络技术的矿用带式输送机滚动轴承故障诊断
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研究了人工神经网络的原理、结构和学习算法,并将该网络应用于带式输送机滚动轴承的故障诊断中。采集不同类型的滚动轴承故障信号,并对信号进行预处理。利用神经网络进行训练,当训练误差满足设定要求时,训练完成。利用训练成熟的神经网络对滚动轴承进行故障诊断。实验结果表明神经网络技术可以快速、准确地诊断出带式输送机滚动轴承的故障类型。
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以齿轮振动信号的时城特征作为神经网络精入、齿轮的主要故障形式作为神经网络输出,利用经BP算法训练后的该网络对齿轮故障进行诊断,取得了较好的效果。
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网上有关于轴承故障特征频率计算的资源，但是东一句，西一句，比较零散，而且表述上不太明确，容易让初学者走弯路，特整理有关资料并上传，希望能帮助到大家！共同进步！
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以LabVIEW为平台设计滚动轴承振动信号分析软件,实现对滚动轴承故障信号的时域分析和频域分析。时域分析主要实现对滚动轴承振动信号的自相关、均值、有效值、峰值以及峭度值分析。对滚动轴承振动信号的频域分析主要完成对滚动轴承振动信号的幅值频谱分析、功率谱分析、Hilbert包络谱分析、倒频谱分析以及ZOOM-FFT分析。利用该分析软件对实测滚动轴承故障信号进行了分析,取得了良好的分析效果。
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改进了奇异值分解技术，利用仿真信号验证了改进的奇异值分解技术对齿轮故障信号提取的有效性，并从实测齿轮裂纹信号和齿轮断齿信号中提取出了故障特征信号。研究表明该方法能在强噪声背景下提取出齿轮故障信号，但强噪声对提取效果有一定影响。
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小波变换进行变速箱故障诊断 首先将s1和s2信号时域谱（s1代表维修前的振动信号，s2代表维修后的振动信号），画出来进行对比，会发现s1信号的振动幅值会比较高；然后对s1和s2分别进行小波分解并画出各层的时域谱，只对比s1和s2分后的最高时域谱，s2更加的具有周期性，且幅值较小，s2周期性不够明显，且振动过于密集。分析完时域谱后开始分析频谱，首先对原信号s1和s2fft转换，得到频谱图，如图，然后
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VMD程序,vmd程序怎么在matlab上运行,matlab源码.rar
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VMD程序，用于轴承、齿轮等振动信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断
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戏子370
2023-04-05
这个资源内容超赞，对我来说很有价值，很实用，感谢大佬分享~
爱学习的Zjz
2021-11-23
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weixin_50923825
2021-10-29
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扑朔7.0
2021-12-06
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m0_64648866
2022-11-20
支持这个资源，内容详细，主要是能解决当下的问题，感谢大佬分享~
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