故障诊断

胶囊网络在电机故障诊断的应用

在研究电机的故障诊断中，一般遵循的步骤都是对电机设备进行信号收集包括电流信号、振动信号、电压信号、电磁信号等，然后对信号进行降噪，比如使用短时傅里叶分解、小波变换、奇异值分解、经验模态分解、小波包分解等方法来对采集到的信息进行预处理从而降低干扰对故障诊断的影响
哦我就想贝佳斯·2022-12-27 15:47

超详细的FFT教程（附代码案例）。DFT、FFT之间是什么关系？如何做FFT？采样定理是什么？频率混叠是什么？

离散傅里叶变换(DFT)5.快速傅里叶变换(FFT)6.FFT示例程序6.1生成正弦曲线6.2N/2点频谱输出6.3N点频谱输出6.4附-通过fftreq函数求频率序列6.5定义为一个函数7.总结欢迎关注公众号《故障诊断与
故障诊断与python学习·2022-12-26 09:28

故障诊断工程师实用干货分享 | 5种机器健康状态评价方法

种机器健康状态评价方法前言方法1.绝对判断标准(1)在非旋转部件上测量和评价机器(2)ISO7919轴振动评价标准方法2.相对判断标准方法3.类比判断标准（纵向对比看发展）方法4.波峰因数评价法方法5.频谱图报警法设备状态监测和故障诊断成效评价
故障诊断与python学习·2022-12-26 09:28

每日食用一篇，故障诊断入门资料整理，不断更新

信号处理和故障诊断相关知识《信号处理基础知识》荐：DSP基本名词术语及其关系荐：信号处理若干名词解释(I)荐：信号处理若干名词解释(II)荐：什么是混叠?什么是泄漏？荐：什么是窗函数?
故障诊断与python学习·2022-12-26 09:57

深度学习调试指南

深度学习调试指南深度学习故障诊断难点神经网络调试策略从简单模型开始选择一个简单的架构使用合适的默认值输入标准化简化问题运行和调试让模型跑起来过拟合一批数据与已知结果比较评估偏差-方差分解（Bias-VarianceDecomposition
zrx1024·2022-12-26 08:28

轴承故障诊断matlab实现,基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断(含matlab程序)

基于支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断,附有matlab程序fxsgn[(w)(x)b]sgn(ai*yiK(xi,x)b*)(13)*T*i1n其中xi为支持向量，x为未知向量，(13)式就是SVM
勤小墨·2022-12-23 13:08

美赛整理之遗传算法优化BP神经网络的齿轮故障诊断问题

遗传算法优化BP神经网络的齿轮故障诊断问题一.问题的提出二.问题的分析三.结果显示一.问题的提出二.问题的分析这里给出了9组15维的向量,我们的目的就是要根据这9组数据来建立一个BP神经网络来识别这任意一个
赛亚茂·2022-12-23 13:38

Matlab 基于遗传算法优化的VMD信号去噪算法 创新点：基于样本熵作为适应度函数

Matlab基于遗传算法优化的VMD信号去噪算法创新点：基于样本熵作为适应度函数创新点2：基于信噪比作为适应度函数提高信噪比本人研究方向信号处理特征提取与故障诊断算法ID:3450668612708822
「已注销」·2022-12-23 13:36

基于遗传算法的BP神经网络齿轮箱故障诊断实例

一、BP神经网络概述BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%~90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心
简单光学·2022-12-23 13:04

卷积神经网络实战二 电机轴承故障分类

在研究电机轴承故障诊断方面起到了重要作用。通过电火花方式加工电机轴承的各种故障。在内圈、滚动体（即滚动体）和外圈分别制作损坏直径大小分别为0.0
AI菜鸟要先飞·2022-12-22 10:06

深度学习示功图智能识别思路分享

因为示功图可以直接反映油井的生产状况，所以依靠示功图进行故障诊断是最有效的手段。传统过程的示功图诊断识别基于技术人员的经验积累，为提高示功图识别的效率
Doer_to·2022-12-22 09:00

车联网技术解决方案与应用案例--智能TBOX车载终端

车联网OBD大数据采集及远程故障诊断设备，汽车远程信息处理器（T-Box）用于新能源汽车监控的车载智能互联终端（T-Box），国标GB/T32960汽车4G智能车联网终端T-Box具备获取车辆状态信息、
zsmydz888·2022-12-20 18:25

信号特征提取+LSTM实现齿轮减速箱故障诊断-matlab代码

1.数据描述齿轮箱数据来自PHM2009年的数据挑战赛，官网：PHM2009数据挑战赛。所测试的齿轮包括一组直齿轮和斜齿轮，本例中用直齿轮的数据进行验证。实验设备照片如下。齿轮箱的输入侧和输出侧各安装一个加速度传感器，传感器参数：灵敏度：10mv/g，采样速率66.67KHz。所用的采集卡采集三个通道的数据，分别为:通道1：输入侧振动传感器数据通道2：输出侧振动传感器数据通道3：转速信号采用人工注
Eva215665·2022-12-19 11:53

基于LSTM和SVM的设备故障诊断（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者支持：如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以关注一下博主，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！‍博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问
荔枝科研社·2022-12-19 11:53

【AI】机器学习在工业故障诊断数据上的使用

摘要故障诊断分类技术在工业上已经被广泛的使用，在工业设备维护起到了关键性作用，但是自动故障诊断分类技术目前还存在不足，要求精确地对设备机械进行自动诊断，准确地分析出设备故障产生的原因，从而确定故障发生的部位
Sciengineer-Mike·2022-12-19 11:51

深度学习与智能故障诊断学习笔记（三）——RNN与LSTM推导详解

故障诊断和健康管理属于带有时间序列的任务场景，在进行学习时参数量巨大，标准神经网络无法体现出时序上的前因后果，所以引入循环神经网络。如图所示为RNN循环神经网络的单元。其中为当前输入
Vanderbiol·2022-12-19 11:50

基于LSTM的故障诊断

0引言很少基于pytorch框架的故障诊断模型搭建，也对自己前期的实验做个总结，欢迎讨论。
旧日之歌·2022-12-19 11:48

【机器学习】决策树分类与回归基于sklearn

前言最近导安排了任务：简而言之就是用少量数据集（二三十行数据）做分类与预测，之前经验不足的时候果断选择了用深度学习模型去做，模型不收敛【但方法本身是广泛应用于数据量较多的情况】利用Keras进行分类【故障诊断
思考实践·2022-12-19 07:26

故障诊断常用数据集

hustcxl/Rotating-machine-fault-data-set:Openrotatingmechanicalfaultdatasets(开源旋转机械故障数据集整理)(github.com)
wyl_666666·2022-12-17 13:12

电池组故障诊断数据集

求电池组故障诊断数据集数据集里面的每一组数据包含：电流电压温度故障类别。请有此数据集的各位大佬们联系。有偿服务感谢大佬们的慷慨解囊！
YES~My Cookie Can·2022-12-17 13:11

故障诊断中的加速度、速度和位移有什么区别吗？

1.问题描述为什么基于振动信号的故障诊断中，采集的信号通常是加速度信号，而不是位移、速度信号呢？看了一些旋转机械故障诊断的文章，发现采集的信号通常都是加速度信号。
52phm社区·2022-12-17 12:38

机电设备故障诊断数据集

1、机电设备故障诊断文章来源于：http://www.52phm.cn/blog/detail/65获取方式链接：http://www.52phm.cn/blog/detail/652、参考资料智能制造数据集
52phm社区·2022-12-17 12:08

故障诊断和故障预测数据集汇总并附下载方式

故障诊断和故障预测数据集汇总并附下载方式本篇目录轴承类数据集齿轮箱数据集电机故障诊断数据集机电设备故障数据集结构健康监测和评估数据集液压装置状态评估数据集半导体制造过程数据集轴承类工业数据集1、轴承模拟疲劳损伤的实验数据集获取下载数据方式
52phm社区·2022-12-17 12:05

【DBN分类】基于DBN实现变压器故障诊断附matlab代码

目前针对变压器的故障诊断技术多采用人工智能算法，虽然人工智能算法的引入很大程度上改善了传统诊断方法的不足，使得故障诊断准确率得到了较大的提升，但仍然存在收敛速度慢、稳定性比较差、学习能力有限、不适用于大量样本训练等一系列问
matlab科研助手·2022-12-16 09:20

故障分析 | MySQL死锁案例分析

作者：杨奇龙网名“北在南方”，资深DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
ActionTech·2022-12-16 08:09

故障分析 | MySQL死锁案例分析

作者：杨奇龙网名“北在南方”，资深DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
·2022-12-15 14:31

日志| 日志异常检测

日志信息是信息系统快速发展中产生的重要信息资源，通过日志的分析，可以进行异常检测、故障诊断和性能诊断等。
YvesHe·2022-12-15 02:09

list index out of range：在TensorFlow设置GPU运行时报错

报错信息，见下图：遇到此类问题比较多的主要是使用的TensorFlow2.X以上版本的项目如：手把手教你：图像识别的垃圾分类系统手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断解决方案在遇到此类问题时，主要可能原因是
大雾的小屋·2022-12-15 01:23

C/C++实现PCA降维以及故障监测

之前使用Matlab进行过关于PCA的研究，应用于故障诊断与监测中，为了方便以后与其他平台进行耦合，采用C/C++语言实现，参考了很多人编写的C/C++代码，也走过一些弯路，针对相关学习在此记录下来，有需要的朋友可以参考
xajd菜鸟·2022-12-13 20:39

法规标准-GB/T 20608标准解读(2006版)

GB/T20608名为智能运输系统-自适应巡航控制系统-性能要求及检测方法，其中规定了ACC系统的基本控制策略、最低功能要求、基本人机交互、故障诊断及处理的最低要求以及性能检测规程ACC系统工作原理ACC
林沐栖·2022-12-13 18:17

基于极限学习机进行股市预测（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面被广泛应用
荔枝科研社·2022-12-12 11:43

功能强大、多合一，Java性能调优VisualVM多合一工具

VisualVM多合一工具VisualVM是一个功能强大的多合一故障诊断和性能监控的可视化工具。
Java_LingFeng·2022-12-11 20:39

齿轮箱数据集_GitHub - hustcxl/Rotating-machine-fault-data-set: Open rotating mechanical fault datasets (开源...

RoadMapRotating-machine-fault-data-setOpenrotatingmechanicalfaultdataset1.简介众所周知，当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据。
weixin_39540271·2022-12-10 13:40

【大数据入门核心技术-基本概念】（三）大数据应用领域和行业

二、细分行业制造业：利用工业大数据提高制造业水平，包括产品故障诊断预测、工艺流程分析、生产工艺改进、生
forest_long·2022-12-10 11:31

使用极限学习机进行股市预测（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面被广泛应用
wlz249·2022-12-09 18:08

基于残差连接结合1D_CNN的滚动轴承故障诊断

一、试验数据本次依旧采用凯斯西储大学滚动轴承数据集，数据集的划分形式和之前的帖子一样。二、模型结构本次的模型为1D_CNN结合残差网络的直连结构，残差结构直连能够避免深度梯度消失，一维卷积神经网络是运用一维卷积对一维时序序列进行特征提取的卷积神经网络，能够保证在不损失时序特征的同时提取局部特征，对于轴承振动信号这样的周期的时间序列分析是非常有效的，模型结构如下。三、实验结果及分析训练模型数据依旧是
qq_1772216040·2022-12-08 16:40

轴承故障诊断：《用于轴承故障诊断的具有多尺度卷积融合的一维视觉Transformer》论文代码复现以及t-SNE可视化

AOne-DimensionalVisionTransformerwithMulti-scaleConvolutionFusionforBearingFaultDiagnosis点击此处查看论文地址前面链接打不开点击此处下载pdf摘要：针对传统的基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法无法获取滚动轴承的时间信息的问题
计算机视觉、一维信号分类·2022-12-08 16:10

基于多通道的一维卷积神经网络故障诊断

一、数据准备本次采用的PHM2009ChallengeData的全套齿轮箱数据集进行实验分析，包括齿轮、轴承以及轴的故障。其实验平台如下图所示：本次选用50HZ的转速下低负载通道1的振动信号数据进行构建数据集，每类样本长度为1024，每种模式下共截取260组信号样本，其中随机选择70%的样本进行模型训练，30%的样本进行模型测试。具体信息如下表所示：数据集划分好后，利用EMD处理信号，每条样本均可
qq_1772216040·2022-12-08 16:10

XJTU-SY数据集轴承故障诊断

XJTU-SY数据集包含了3种工况下的15个滚动轴承的全寿命周期振动信号，且明确标注了每个轴承的失效部位，相关论文如下：[1]雷亚国,韩天宇,王彪,李乃鹏,闫涛,杨军.XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集解读[J].机械工程学报,2019,55(16):1-6.试验平台由交流电动机、电动机转速控制器、转轴、支撑轴承、液压加载系统和测试轴承等组成，可以开展各类滚动轴承或滑动轴承在不同工况下的加速
哥廷根数学学派·2022-12-08 16:08

改进胶囊网络的滚动轴承故障诊断方法（学习笔记）

摘要：文章中提出一种改进胶囊网络特征提取结构和反向传播损失计算方法的滚动轴承故障诊断模型，应用多尺度卷积核Inception结构和空间注意力机制替代传统胶囊网络单一卷积层进行特征提取，得到不同尺度下、重点区域突出的特征数据
哦我就想贝佳斯·2022-12-08 16:36

《Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis》 基于深度残差收缩网络的故障诊断（翻译与python代码）

基于深度残差收缩网络的故障诊断（翻译）赵明航，钟诗胜，付旭云，汤宝平，MichaelPecht论文连接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096python
100分100开心·2022-12-08 16:04

大数据下机械智能诊断的机遇与挑战，阅读文献系列(一)

阅读文献系列一论文题目：大数据下机械智能诊断的机遇与挑战1、大数据时代下的故障诊断的挑战：2、机械大数据的特性：3、应该怎么做：4、现有工作：5、故障诊断三方面研究：5.1信号获取5.2特征提取5.3故障识别与预测
小白学习记录·2022-12-08 16:31

基于通道注意机制联合多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

一、数据来源实验数据采用的是美国凯斯西储大学(CWRU)轴承数据中心的SKF型轴承的DE驱动端加速度数据，其中选用采样频率为48kHz，载荷为1hp的加速度数据进行实验分析，根据损伤部位的不同，分为滚动体、内圈、外圈六点钟方向故障，故样本共有10类。其次，对所选择的数据进行划分，首先根据转速以及采样频率确定每类样本的长度为1024个数据点，对数据进行分段处理构建数据集；然后选择80%的样本数据作为
qq_1772216040·2022-12-08 16:59

Limited Data Rolling Bearing Fault Diagnosis With Few-Shot Learning(基于小样本学习的有限数据滚动轴承故障诊断)

LimitedDataRollingBearingFaultDiagnosisWithFew-ShotLearning基于小样本学习的有限数据滚动轴承故障诊断摘要这一篇文章主要研究有限训练数据下的轴承故障诊断问题
搬砖小孩Superme·2022-12-08 16:58

09-TensorFlow 基于WDCNN的轴承故障诊断

1.数据集数据是来自凯斯西储大学（CWRU）滚动轴承数据中心.官方网站数据下载地址:https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/download-data-fileCWRU滚动轴承数据采集系统:CWRU轴承中心数据采集系统如上图所示。本试验的试验对象为图中的驱动端轴承，被诊断的轴承型号为深沟球轴承SKF6205，有故障的轴承由电火花加工制作
鸣鼓ming·2022-12-08 16:57

【故障诊断】基于贝叶斯优化支持向量机的轴承故障诊断附matlab代码

1内容介绍贝叶斯网络(BayesianNetwork或BN)是人工智能领域进行建模和不确定性推理的一个有效工具。贝叶斯网推理的基本任务是：给定一组证据变量观察值，通过搜索条件概率表计算一组查询变量的后验概率分布。在现实应用中，观察到的证据值可以为任意值，即证据值可能不包含在条件概率表中。因此，有必要提出一种在给定任意证据值时都能计算后验概率分布的方法。针对这个问题，本文主要讨论了带学习功能的贝叶斯
matlab科研助手·2022-12-08 16:57

基于PCA的故障诊断（附MATLAB代码）

基于PCA的故障诊断这个代码是我们课程设计用到的，更新了T2贡献率的求法，希望能帮到大家！代码如果运行有问题的可以在评论区留言。
和光同尘seg·2022-12-08 07:45

主成分分析（PCA）原理与故障诊断（SPE、T^2以及结合二者的综合指标）- Python实现

Python代码importnumpyasnpfromscipy.statsimportnorm,chi2fromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCA#生成正常数据num_sample=100a=10*np.random.randn(num_sample,1)x1=a+np.ra
苏学算法·2022-12-08 07:14

主成分分析（PCA）原理与故障诊断（SPE、T^2以及结合二者的综合指标）-MATLAB实现

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/u013829973系统版本：window7（64bit）MATLAB版本：MATLAB2016b文章目录1.PCA原理2.求解方法3.pca故障诊断
weepon·2022-12-08 07:42

故障诊断Matlab常用技巧

故障诊断Matlab常用技巧1巴特沃斯低通滤波+傅立叶变换2离散傅立叶变换3小波变换4短时傅立叶等等具体做法见下处代码clccloseall%%forexamplefs=12800;t=(0:52121
蔡小九·2022-12-08 07:42
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