机电设备故障诊断

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis ）

摘要-本文开发了新的深度学习方法，即深度残余收缩网络，提高来自高噪声振动信号的特征学习能力，并实现较高的故障诊断准确性。软阈值作为非线性转换层插入到深层体系结构中，以消除不重要的特征。
Mick..·2022-10-30 17:05

【学习】基于深度学习的铁路道岔转辙机故障诊断（1绪）

BEFORECNN:卷积神经网络CNN-GRU(卷积门控循环单元)ROC:一种曲线FILEABSTRACT基本描述道岔是铁路设备的关键部件转辙机同样是铁路设备的重要部件主要用来转换道岔当前现状目前我国铁路运行监测系统通过对转辙机进行定期检修和设天窗点维修的手段来保证转辙机安全可靠的运行依靠人工的经验对转辙机进行故障识别,很容易因为经验问题带来对故障的漏判和错判从而危及行车安全。keypoint转辙
王摇摆·2022-10-29 09:05

cnn 一维时序数据_基于CNN-LSTM深度学习方法及多属性时序数据的故障诊断方法与流程...

本发明涉及系统故障诊断技术领域，具体地说，涉及一种基于CNN-LSTM深度学习方法及多属性时序数据的故障诊断方法。背景技术：大型系统，特别是工业系统，其运行是十分复杂的，其运行涉及到对多个属性的控制。
weixin_39980360·2022-10-24 07:50

新特性解读 | MySQL 8.0 对 limit 的优化

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。
·2022-10-19 12:08

S变换介绍（附代码）

因此，在电能电能质量扰动、轴承故障诊断领域运用广泛。适用于非平稳信号的时频分析方法，其定义为：2、S变换matlab代码un
Born for·2022-10-17 07:54

手把手教你：基于LSTM的股票预测系统

系列文章第七章、手把手教你：基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统第六章、手把手教你：人脸识别的视频打码第五章、手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断目录系列文章一、项目简介二、数据集介绍三
大雾的小屋·2022-10-12 07:31

数据库故障处理优质文章汇总（含Oracle、MySQL、MogDB等）

从墨天轮社区整理的“最受DBA欢迎的技术文档合辑”系列中可以发现，大家对“故障诊断专题”的热情居高不下，由此可见大家经常会遇到各种紧急故障处理难题。
·2022-10-11 16:14

基于GA优化BP神经网络的传感器故障诊断算法matlab仿真

目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础1.做优化要先明白优化的结果是什么？使得网络参数配置最优，测试集预测误差最小——适应度函数2.可以通过改变什么来使得网络结果不同？一）可以改变网络参数的初始值，再用BP神经网络的反向传播来寻得整个网络参数的最优二）可以直接遗传算法优化整个网络参数，不引进BP来获得最佳的网络参数设置三）可以改变参数的初始值，用遗传算法在正向传播里优化出比较好的
fpga和matlab·2022-10-08 07:39

深度学习故障诊断之-使用条件生成对抗网络CGAN生成泵流量信号

开始填坑MATLAB统计机器学习，深度学习，计算机视觉-哥廷根数学学派的文章-知乎MATLAB统计机器学习，深度学习，计算机视觉-知乎之前写过在使用深度学习对机械系统或电气系统进行故障诊断时，如果没有大量的故障样本
哥廷根数学学派·2022-10-05 17:11

基于MK-MMD度量迁移学习的轴承故障诊断方法研究

摘要上一篇文章实验是基于凯斯西厨大学轴承数据集，使用同一负载情况下的6种轴承数据进行故障诊断，并没有进行不同负载下轴承故障诊断。
小金子会发光·2022-10-05 17:31

MATLAB环境下基于迁移学习的滚动轴承故障诊断

这篇文章主要讲解一下如果迁移学习对滚动轴承进行故障诊断，但是文中所用的微调预训练的SqueezeNet卷积神经网络是自然图像训练出来的，与轴承故障诊断中所使用的时频谱图相距甚远，虽然分类精度较高，但是可说服性较低
哥廷根数学学派·2022-10-05 17:48

Kubernetes故障排查与面试汇总

故障诊断：经过定位和排查，定位到是内核的一个bug导致网络设备无法删除。具体参考：route:setthedeletedfnhefnhe
wespten·2022-10-04 14:32

xgboost算法_工业大数据：分析算法

传统制造业面临核心设备的维护管理、故障诊断等问题，常规维修存在不确定性，紧急状况下故障处理的难度及压力都较大。实时监测、有效记录设备工况信息，通过大数据平台建模分
weixin_39901203·2022-10-01 07:35

宁波银行上线全链路可视化观测平台 蚂蚁数科提供技术支持

该平台具备业务观测可视化、观测数据一体化、故障诊断自动化等能力，平台上线后实现系统巡检时长缩短50%，故障排查效率提升100%，有力地保障各项业务的稳健发展及用户体验。
·2022-09-28 15:49

变速轴承故障诊断之阶比谱分析算法的研究

变速轴承故障诊断之阶比谱分析算法的研究变速工况下的故障诊断瞬变工况故障诊断方法时频域分析阶比域分析稀疏信号分解分析1.传统稀疏信号分解2.基于多尺度线调频基的稀疏信号分解MATLAB代码实现：变速工况下的故障诊断常规变速器故障诊断
诊断之家·2022-09-25 19:54

齿轮箱数据集_一种旋转机械齿轮箱故障数据集优化方法与流程

(如：石化产业、航天、机械制造等)的关键设备之一，由于旋转机械设备日趋大型化、高速化和精密化，一旦旋转机械中的齿轮箱发生故障，可能影响石化产品的生产，严重时甚至会发生重大生产安全事故，因此对齿轮箱进行故障诊断研究具有显著的经济效益和社会效益
weixin_39976575·2022-09-25 19:54

matlab 齿轮故障,cilun 齿轮采集的MATLAB数据样本，用于故障诊断， 。 266万源代码下载- www.pudn.com...

文件名称:cilun下载收藏√[54321]开发工具:VisualC++文件大小:379KB上传时间:2014-05-01下载次数:36提供者:老罗详细说明：齿轮采集的MATLAB数据样本，用于故障诊断
旺仔窝窝头·2022-09-25 19:24

【故障诊断】基于PSO_VMD_MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断

目录一、基本理论1.PSO算法2.VMD算法3.MCKD算法3.1算法简介3.2算法原理二、PSO_VMD_MCKD三、MATLAB代码参考文献一、基本理论1.PSO算法有关PSO的介绍请阅读博文：PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码2.VMD算法有关VMD的介绍请阅读博文：VMD算法3.MCKD算法3.1算法简介最大相关峭度解卷积（MaximumCorrelatedKurtosisDeco
Zhi Zhao·2022-09-22 07:30

信号处理-基于希尔伯特解调（包络谱）的轴承故障诊断实战，通过python代码实现超详细讲解

希尔伯特解调（包络谱）python代码实战及详细讲解，在CWRU数据上验证1、数据介绍2、加载CWRU内圈故障数据3、希尔伯特解调(包络谱)分析3.1希尔伯特黄变换3.2获得包络信号3.3获得包络谱3.4去直流分量4、计算故障特征频率4.1定义一个轴承故障特征频率计算函数5、理论故障特征频率与实际故障特征频率验证6、与fft进行对比分析7、封装包络谱函数7.1外圈故障数据测试7.2滚动体故障数据测
故障诊断与python学习·2022-09-22 07:16

机械故障诊断信号的幅域分析 - 幅值概率密度函数 | 基于python的代码实现，在CWRU轴承数据上实战

机械故障诊断信号的幅域分析-幅值概率密度函数|基于python的代码实现，在CWRU数据上实战**1、随机信号的幅值概率密度函数介绍****2、代码实战**2.1导入包2.2定义CWRU数据读取函数**
故障诊断与python学习·2022-09-22 07:16

机械故障诊断信号幅域分析- 时域统计特征 | 基于python代码实现，在CWRU和IMF轴承数据及上实战

最详细的机械故障信号时域特征分析及实战1、摘要2、有量纲幅域参数计算公式及物理意义3、无量纲幅域参数计算公式及物理意义4、模拟数据代码实战4.1导入包4.2生成模拟正弦数据4.3绘制幅值概率密度函数4.4计算时域特征5、CWRU数据实战5.1内圈故障5.2正常状态5.3外圈故障5.4滚动体故障6、IMF加速寿命实验轴承数据6.1单个数据尝试6.2整个寿命周期数据分析7、总结欢迎关注我的公众号《故障
故障诊断与python学习·2022-09-22 07:03

得物云原生全链路追踪Trace2.0架构实践

分布式链路追踪作为解决分布式应用可观测问题的重要技术，得物全链路追踪(简称Trace2.0)基于OpenTelemetry提供的可观测标准方案实现新一代的一站式全链路观测诊断平台，并通过全量采集Trace帮助业务提高故障诊断
·2022-09-08 11:30

【StoneDB故障诊断】数据库实例crash

系统负载高系统负载高导致了申请系统资源失败，最后数据库实例crash，常见原因及诊断方法详见系统资源瓶颈诊断。数据页损坏如果是硬件故障或者磁盘空间满了，向数据文件写入时，很容易导致数据文件的写corrupt，为了保证数据的一致性，数据库实例会crash。Bug数据库实例发生crash的一个很常见的原因是命中Bug，如内部发生死锁。当数据库实例发生crash，需要收集系统日志、error日志和tra
·2022-08-16 18:59

无监督特征对齐的迁移学习理论框架

0、前言文献《基于无监督特征对齐的变负载下滚动轴承故障诊断方法》引入迁移学习中能够实现无监督领域适应的子空间对齐(subspacealignment，SA)算法并进行改进，提出将核映射方法与SA算法相结合
机器猫001·2022-08-13 07:21

嵌入式系统，嵌入式系统定义和使用，嵌入式系统和桌面通用系统的区别，嵌入式系统结构组成，嵌入式软件组成

2、含义：嵌入式系统就是将计算机的硬件或软件嵌入其他机电设备或应用系统中，构成新的系统，即嵌入式系统3、构造原则：嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，采用可剪裁软硬件，适用
优秀的邓宗磊·2022-08-12 14:00

iphone panic故障对照表_从iOS日志分析iPhone重启故障诊断方法与定位

iPhone手机自动重启引起的原因很多，在iOS系统中，当手机出现突然的重启故障时，系统会自动生成一个错误日志文档，并储存在硬盘中，这给技术员做出正确的诊断提供了一个清晰的定位。打开设置-->隐私-->分析-->分析数据在数据的窗口中找到panic-full开头的文件。以下图为例：文件名为panic-full-2018-12-26-104502.594.ips的日志文档中，2018-12-26为年
weixin_39770226·2022-08-11 09:32

故障分析 | Sql_slave_skip_counter 使用不规范对复制的影响

擅长故障诊断本文来源：原创投稿*爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。
·2022-08-09 16:43

《故障诊断与python学习》学习资料记录

学习资料记录，持续更新包络谱是什么包络谱程序例子问题：Considerusingthe`--user`optionorcheckthepermissions.问题：Checkthelogsforfullcommandoutput.功率谱python安装包及教程np.clip的使用方法np.argmax()取出a中元素最大值所对应的索引如何将ndarray二维数组转为1维数组矩阵相乘与矩阵点乘如何画
故障诊断与python学习·2022-08-08 07:34

新特性解读 | MySQL 8.0 GIPK 不可见主键

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。
·2022-08-02 17:34

从离线到实时对客，湖仓一体释放全量数据价值

深度解析在数字化时代下，SequoiaDB如何围绕金融银行业的实时需求，全面提升结构化查询分析、非结构化存取、性能监控故障诊断及数据生命周期管理的四大能力，让全量数据
SequoiaDB巨杉数据库·2022-07-29 17:00

APR学习失败问题定位排查

一、ARP学习失败的定位思路常见原因ARP学习失败，有以下几种可能（假设设备发送ARP请求）：故障诊断流程详细处理流程如下图所示：故障处理步骤1、检查设备和对端设备之间的链路是否正常。
wespten·2022-07-23 22:54

python实战故障诊断之CWRU数据集（二）：异常数据剔除及包络解调初步探索

文章目录1.概述2.异常数据探索2.1.电噪声干扰2.2.驱动端与风扇端传感器信号混淆2.3.分段采集信号整合3.正常信号的平方包络解调分析1.概述  在完成了CWRU数据的初步探索后，我们需要注意到，该数据库中存在较多异常数据，具体异常表现形式包括：电噪声干扰、驱动端与风扇端传感器信号混淆以及分段采集信号整合。本章节将首先带领大家观察并剔除这些异常信号，此外对于正常信号，我们采用平方解包络的方法
少年_初出茅庐·2022-07-23 07:30

【节点免疫】基于时空特性的节点免疫算法的故障诊断matlab仿真

1.软件版本MATLAB2017b2.算法理论整体算法流程图：步骤一、网络节点的状态初始化，随机产生不同的网络节点，以及对各个网络节点赋值初始的状态信息。步骤二、对每个需要检测的节点，初始该节点的相邻节点的集合N，并初始化每个节点的是否故障矩阵F=1，如果为1，说明有故障，如果为0，说明没有故障；然后初始阈值参数。步骤三、对于每一个节点进行异常检测，检测主要通过在节点和其邻节点之间具有空间的相似性
fpga和matlab·2022-07-21 12:21

python cnn入门_pytorch实现CNN卷积神经网络

卷积神经网络，供大家参考，具体内容如下我对卷积神经网络的一些认识卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络，由于其具有局部感受野等特性，让其与人眼识别图像具有相似性，因此被广泛应用于图像识别中，本人是研究机械故障诊断方面的
笨呆薪火·2022-07-21 07:04

突破“无人区”！中车研究院联手飞桨打造智能化“虚拟传感器”

轨道交通关乎我们的出行和物资保障，要为轨道交通安全护航，离不开“安全监测器”——传感器，通过传感器收集数据信息再进行分析，能够实现对轨道车辆的状态监测和故障诊断。
飞桨PaddlePaddle·2022-07-19 19:17

突破“无人区”，中车研究院联手飞桨打造智能化“虚拟传感器”

无人区”，中车研究院联手飞桨打造智能化“虚拟传感器”轨道交通关乎我们的出行和物资保障，要为轨道交通安全护航，离不开“安全监测器”——传感器，通过传感器收集数据信息再进行分析，能够实现对轨道车辆的状态监测和故障诊断
飞桨PaddlePaddle·2022-07-19 19:17

【数字信号处理】基于matlab LMD算法和ELMD算法管道泄漏信号处理【含Matlab源码 1985期】

一、局部分解理论研究局部均值分解算法(LocalMeanDecomposition，LMD)作为处理非平稳随机信号的一种手段，得到了广泛应用，并成熟地应用于机械故障诊断、信号特征提取与分析等方面。
海神之光·2022-07-17 10:24

龙蜥社区开源 coolbpf，BPF 程序开发效率提升百倍

BPF在四大应用场景发挥着巨大作用：系统故障诊断：它可以动态插桩透视内核。网络性能优化：它可以对接收和发送的网络包做修改和转发。系统安全：它可以监控文件打开和关闭从而做出安全决策等。
阿里云云栖号·2022-07-13 11:45

AD2428W手册解读之系统调试

1、线路故障诊断介绍A2B线路故障的诊断方法。它提供了对不同故障的描述和如何对软件中的线路故障事件作出反应的编程说明。线路故障在发现过程中被检测到，但也可能在发现后出现(延迟故障)。
Coder个人博客·2022-07-06 18:32

龙蜥社区开源 coolbpf，BPF 程序开发效率提升百倍 | 龙蜥技术

BPF在四大应用场景发挥着巨大作用：系统故障诊断：它可以动态插桩透视内核。网络性能优化：它可以对接收和发送的网络包做修改和转
·2022-07-05 18:44

龙蜥社区开源 coolbpf，BPF 程序开发效率提升百倍

BPF在四大应用场景发挥着巨大作用：系统故障诊断：它可以动态插桩透视内核。网络性能优化：它可以对接收和发送的网络包做修改和转发。系统安全：它可以监控文件打开和关闭从而做出安全决策等。
·2022-07-01 12:11

故障分析 | 从 data_free 异常说起

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。
·2022-06-22 19:01

基于灰度图结合CNN的滚动轴承故障诊断python

1、一维信号转灰度图因为这种方法是信号输入到二维卷积里面去进行特征提取，所以需要对一维信号进行转换，本文采用的是转换成灰度图。我们首先采集原始振动信号，然后根据自己需求，准备制作多大的图片，截图数据大小。数据不够的话，可以采用数据重复采样的办法对数据进行扩充。截取一段一段的一维时序数据，然后拼凑成灰度图，步骤如上图所示。下面举出几个故障例子的灰度图。分别为滚动体
一个只会看剧的读研菜鸟·2022-06-19 18:02

基于CEEMDAN-SCA-RVM的轴承故障诊断python

一、完全噪声辅助聚合经验模态分解CEEMDAN是对集合经验模态分解EEMD和经验模态分解EEMD的改进版，主要是在上下都插入噪声，详细的见博客CEEMDAN，这里就不多做解释了。二、正余弦算法SCA寻优公式如下：
一个只会看剧的读研菜鸟·2022-06-19 18:02

基于EEMD和CS-SVM的滚动轴承故障诊断python

1、集成经验模态分解EEMD详细请见博客EEMD.2、布谷鸟算法CS2.1、背景原理在自然界中，布谷鸟寻找适合自己产卵的鸟窝位置是随机的或是类似随机的方式，为了模拟布谷鸟寻窝的方式，首先，需要设定以下3个理想的状态：布谷鸟一次只产一个卵，并随机选择鸟窝来孵化它;在随机选择的一组鸟窝中，最好的鸟窝将会被保留到下一代;可利用的鸟窝数量n是固定的，一个鸟窝的主人能发现一个外来鸟蛋的概率Pa∈[0，1]。
一个只会看剧的读研菜鸟·2022-06-19 18:01

一维卷积神经网络轴承故障诊断python

简介：目前，随着深度学习的发展，神经网络的复杂度也在提高，其中卷积神经网络发展迅速，特别是二维卷积神经网络（CNN）在多个领域有着不错的发挥，如图像处理。一维卷积神经网络（1DCNN）被很少使用，只在一定程度上有所涉及，比如自然语言处理（NLP）中的应用，它也包括卷积层、激活层、池化层、全连接层和softmax层。注：一维卷积的信号处理方式和CNN一样，都是滑动滤波器去提取特征。简单介绍一下1DC
一个只会看剧的读研菜鸟·2022-06-19 18:01

《MATLAB 神经网络43个案例分析》：第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断

《MATLAB神经网络43个案例分析》：第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断1.前言2.MATLAB仿真示例3.小结1.前言《MATLAB神经网络43个案例分析》是MATLAB技术论坛（www.matlabsky.com
mozun2020·2022-06-19 07:30

风机叶片小规模振动监测数据集--读取测试

结构健康监测是保障重要机电设备、建筑设施长期稳定正常运行的重
cnjs1994·2022-06-13 07:30

随机森林模型构建--在凯斯西储（CWRU）数据上的简单测试（1）

文章目录随机森林模型构建测试--在凯斯西储（CWRU）数据上的简单测试（1）1.实验数据集说明2.测试数据说明3.随机森林模型构建与测试结果参考文献1.实验数据集说明凯斯西储轴承故障数据集是凯斯西储大学制作的一个球轴承故障诊断公开数据集
cnjs1994·2022-06-13 07:07

【动手学基于Python+Tensorflow+CNN深度学习的轴承故障诊断（西储大学数据集）（含完整代码）】

项目名称动手学基于Python+CNN深度学习的轴承故障诊断（西储大学数据集）（含完整代码）项目介绍该项目使用tensorflow和keras搭建深度学习CNN网络，并使用西储大学数据集作为训练集和测试集
爱编程的研究生小王·2022-06-10 07:10
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