机电设备故障诊断第14页

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

基于主成分分析（PCA）的故障诊断（SPE和T^2指标）-MATLAB实现

第六MATLAB程序closeall;clearall;clc;%%产生训练数据num_sample=100;a=10*randn(num_sample,1);x1=a+randn(num_sample,1);x2=1*sin(a)+randn(num_sample,1);x3=5*cos(5*a)+randn(num_sample,1);x4=0.8*x2+0.1*x3+randn(num_sa

夏雪之晶莹·2022-12-08 07:40

PCA故障诊断的Python实现

本篇介绍一个我做过的案例！PCA的理论基础就不介绍了(如果有需要请点击这里)这篇文章主要是介绍一下程序的效果，完整程序请点击这下载！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！1.程序执行完的效果图图1T^2统计量图2SPE统计量结论：从以上两个图中可以清晰的看出有些测试点在基线（红线）的两侧，根据PCA诊断原理，我们能分析出：T^2统计量和SPE统计量同时位于基线的上方才属于正常，否则属于故

真梦行路·2022-12-08 07:09

基于PCA的故障诊断方法（matlab）

1.PCA原理分析PCA的原理主要是将原始数据进行降维。其具体工作原理参照：CodingLabs-PCA的数学原理2.数据预处理训练数据集（只有正样本）为维数据，即有n个采样值，每个采样值有m个特征。2.1数据归一化将数据X针对每个特征归一化为均值为0，均方根为1的数据。其中：3.PCA降维3.1首先求取协方差矩阵协方差矩阵的公式为：计算出来的协方差矩阵为特征m*m维矩阵。3.2求取特征值和特征向

汤宪宇·2022-12-08 07:37

基于CEEMDAN-MSE-RF的轴承故障诊断python

1、完全噪声辅助聚合经验模态分解CEEMDANCEEMDAN这个我在前面也简单介绍过了，具体原理可以详细见博客。2、多尺度熵MSE多尺度熵MSE的基本原理就是对时间序列进行粗粒化或下采样，即主要是在越来越粗略的时间分辨率下分析时间序列。defSample_Entropy(x,m,r=0.15):"""样本熵m滑动时窗的长度r阈值系数取值范围一般为：0.1~0.25"""#将x转化为数组x=np.a

追剧入迷人·2022-12-07 10:19

如何实现车联网的灵活数据采集

传统的车辆数据采集主要用于车辆的远程监测和故障诊断。随着车辆应用的丰富和智能化水平的提高，车辆数据采集逐渐应用到更多的场景，如研发用数据采集、数据统计和分析、规则引擎与报警系统、车辆实时控制等。

EMQX·2022-12-07 08:55

【故障诊断】CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace b

【故障诊断】CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktraceb故障描述原因解释解决方案故障描述

鲤鱼王的成长之路·2022-12-07 07:55

【故障诊断】【Ubuntu服务器】Anaconda创建新环境报错：“CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url …”

【故障诊断】【Ubuntu服务器】Anaconda创建新环境失败问题展示可能的原因一可能的原因二可能的原因三解决方案方法一方法二方法三问题展示当您使用命令conda-ncreate（环境名）python

鲤鱼王的成长之路·2022-12-07 07:25

【故障诊断】【Ubuntu服务器】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the curre

【故障诊断】【Ubuntu服务器】NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurreentPyTorchinstallation

鲤鱼王的成长之路·2022-12-07 07:25

【遗传算法】遗传算法介绍

广泛应用于复杂函数系统优化、机器学习、系统识别、故障诊断、分类系统、控制器设计、神经网络设计、自适应滤波器设计等相关概念问题编码遗传算法对被优化的参数（个体）进行编码，并以编码方式运算。

岁月漫长_·2022-12-06 22:14

设备故障诊断及维护

前言：设备故障诊断及维护就是对设备的寿命预测，预测设备可能发生故障的时间，以及将当前发生的故障诊断出来。同时，相同的设备产品在不同的环境、不同的操作条件下，设备寿命也各不相同。

咚咚咚咚咚咚咚咚锵·2022-12-05 20:25

（Matlab）SSA优化DBN多分类故障诊断（可做算法对比）

1、提取轴承故障诊断数据(分别对应n个类别)2、SSA优化DBN收敛曲线、诊断结果分析（提供可用文件QQ770015335）

m0_52881116·2022-12-05 20:21

（Matlab）DBN多分类故障诊断（可做算法对比）

1、提取故障诊断数据(分别对应n个类别)2、DBN训练收敛曲线、诊断结果分析（提供可用文件QQ770015335）

m0_52881116·2022-12-05 20:15

1DCNN故障诊断

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Input,LSTM,Conv2D,Flatten,Reshape,Convolution1D,MaxPooling1Dimportpandasaspdimportnumpyasnpfromskl

l小小新人l·2022-12-04 22:42

BP神经网络实现故障诊断

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Input,LSTM,Conv2D,Flatten,Reshapeimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportt

l小小新人l·2022-12-04 22:40

参加大数据培训之后就业情况怎么样？

参加大数据培训可以用于多个行业，包括制造业、金融业、物流行业等制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工

泰迪智能科技·2022-12-01 17:32

数字孪生论文阅读笔记【1.2】

1]刘劲松.高档数控机床数字孪生关键技术研究与应用[D].中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所),2022.DOI:10.27587/d.cnki.gksjs.2022.000005.实验验证故障诊断卷积神经网络实验使用卷积神经网络结构如下图

海鸥丸拉面·2022-11-30 20:37

ICEEMDAN/CEEMDAN：改进的/完全自适应噪声集合经验模态分解（matlab）

分解算法在故障诊断领域也有重要作用。CEEMDANCEEMDAN算法是由TorresME.等人于2011年提出的一种新型信号分解算法，较好地解决了经验模态分解（EEMD）存在的模态混叠现象。

soap皂·2022-11-30 12:33

基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络的滚动轴承故障诊断方法

二、模型框架本次的混合神经网络故障诊断模

qq_1772216040·2022-11-30 08:14

青春有你，成长同行——2022《大数据实践课》成果展示

1实践单位：中国广核新能源控股有限公司项目名称：基于机器学习的风电机组传动链故障诊断小组成员：高祥机械系（组长）李艳文机械系范祥祺工物系研究目标：随着风电机组运行年限的增加，机组传动链故障（如主轴承、主轴

数据派THU·2022-11-30 01:12

计算机专业在航天领域应用,人工智能技术在航天领域的应用

邓尧声摘要：在航天领域中，机械的故障诊断、运输和管理都有很多与人工智能相结合的研究。人工智能控制技术已经受到了世界性的广泛应用。

贾小乖乖乖·2022-11-29 13:48

【故障诊断分析】FFT轴承故障诊断（包络谱）【含Matlab源码 2002期】

⛄一、轴承故障分析简介1研究背景滚动轴承故障占旋转机械故障的大约30%，现阶段主要采用信号分析来进行故障识别。探究形成机械设备故障尤其是滚动轴承的理论和诊断手段及方法是广大科学家们共同追求的目标，无论是在工程实际还是故障分析理论上都有着重大的意义和应用价值。1.1轴承诊断背景(1）滚动轴承图1托辊实物图滚动轴承是当前工业生产中应用频率最高的轴承，可以极大地有效的减少机械机构运转之间的摩擦损失，摩擦

Matlab领域·2022-11-27 18:59

读书笔记《Outlier Analysis》第九章时间序列和多维流的异常检测

1、引言1.1基本介绍时间和流数据的异常检测场景出现在许多应用中，如传感器数据、机械故障诊断、医疗数据、网络入侵数据、新闻文本帖子和财务帖子等。

傅华涛Fu·2022-11-26 14:07

基于三维激光点云的BIM竣工验收对比检测分析工程质量控制墙体平整度检测地面平整度检测结构安装精度检测点云模型与BIM模型对比分析幕墙施工质量检测桥梁BIM检测机电设备安装BIM工程质量控制与检测

BIM竣工验收工程质量控制LiDAR三维激光扫描技更多信息公众号：三维激光扫描技术及应用大家好本期视频为大家介绍BIM对比分析如当前视图所看到的这样一个场景就是在建筑施工的过程中对已经竣工或者是在施工过程中的现状的信息进行与BIM设计模型之间的对比分析看一看施工的过程中是否严格按照设计的初衷实施了整个场景的建设这项技术有广泛的应用需求实际上在结构桥梁、幕墙、工厂的设备设施这些建造的过程中都是有相应

优案科技·2022-11-25 16:53

matlab代码：基于ICA的故障监测基于独立主元分析的故障诊断

matlab代码：基于ICA的故障监测基于独立主元分析的故障诊断-分为离线建模和在线监测两个阶段-包含I方和SPE统计量-还有故障贡献率图-附带TE过程数据集ID:4413673866269034

「已注销」·2022-11-25 13:26

工业物联网—故障诊断的理论基础

背景介绍近年来随着国内产业结构的转型，实体经济重新焕发出新的活力，市场对智能化装备提出新了的需求。调研发现，现代工业设备逐渐向模块化、轻型化以及智能化的方向发展，一大批工程技术人员以AI+IOT为底层技术，通过数据驱动的模式辅助管理人员进行生产决策，例如：设备预测性维护：有效的避免了设备突发故障给企业带来的经济损失，大大降低了设备的平均故障时间，提高生产效率。本文章对转子动力学相关的内容进行调

联远智维·2022-11-24 06:07

数据驱动背景下的设备故障预测及诊断方法

数据驱动背景下的设备故障预测及诊断方法设备故障预测1、基于可靠性模型的故障预测方法2、基于物理模型的故障预测方法3、基于数据驱动的故障预测方法4、案例分析——轴承故障诊断5、总结设备故障预测设备故障预测是

阿默mini·2022-11-23 23:40

基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

一、实验数据采用美国凯斯西储大学(CWRU)轴承数据库的样本进行实验分析，选取48K采样频率不同负载下的故障轴承振动数据用于实验分析。本文实验样本选取用1hp下10种故障状态振动信号，构建数据集，每类样本长度为1024，其中，随机选择80%的样本作为训练集对模型进行训练，20%的样本作为测试对模型进行测试。具体信息如下。二、模型框架模型在1D_CNN中卷积层前添加一个多尺度的信息融合层，即经过数据

qq_1772216040·2022-11-23 19:24

【毕设笔记】轴承振动数据故障诊断软件系统

一、简介这是我本科毕设基于Matlab所做的一个小小的关于轴承振动数据故障诊断的软件，下面是我针对软件做的一片小笔记。

weixin_44829487·2022-11-23 12:25

第五篇《深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战》论文阅读笔记

[1]任浩,屈剑锋,柴毅,唐秋,叶欣.深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战[J].控制与决策,2017,32(08):1345-1358.深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战一、文章本身文章框架

子曰1884·2022-11-23 12:24

深度学习与智能故障诊断学习笔记（一）——故障诊断体系介绍

1.引言智能故障诊断（IFD）是指将机器学习理论，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）应用于机器故障诊断。

Vanderbiol·2022-11-23 12:16

深度学习与智能故障诊断学习笔记（二）——神经网络在故障诊断及健康管理中的应用

1.基本介绍PHM中的输入是传感器所收集数据，输出是根据手头的任务所生成预测。感知器中的基本组件包括输入层（可接收任意数量的输入）、将输入映射到下一层的权重w、偏置b、激活函数H（将非线性引入函数）和输出Z。（2）在最终输出之前存在一个激活函数。激活函数的目的将神经元的输出改为非线性。ReLU为常用激活函数，如果输入大于0，直接返回作为输入提供的值；如果输入是0或更小，返回值0。（3）激活函数的输