SIAIF不锈钢轴承

基于改进自编码网络的轴承振动异常检测

摘要近年来,自编码器和神经网络技术已被广泛研究并应用于轴承振动等工业数据的异常检测问题上,但仍存在着训练数据量大、网络参数初始化、训练效率较低、异常检测效果较差等问题。
罗伯特之技术屋·2022-12-15 06:33

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

自动平移门风淋室——化妆品行业的全面自动化门体

自动平移门风淋室工作原理：自动平移门风淋室包括单人风淋室,双人风淋室,多人风淋室,全不锈钢风淋室,快速卷帘门风淋室,防爆风淋室,风淋通道、转角风淋室、钢板烤漆风淋室,QS认证风淋室,全自动风淋室,臭氧杀菌风淋室
特耐苏洁净实验室·2022-12-14 23:09

CWRU（凯斯西储大学） 轴承数据集简介

（图左侧）一个扭矩传感器/译码器（图中连接处）一个功率测试仪（图右侧）电子控制器待测轴承：待检测的轴承支撑着电动机的转轴；驱动端轴承为SKF6205，采样频率为12KHz和48KHz；风扇端轴承为SKF6203
新池坡南·2022-12-09 14:06

flag兑现：这次聊一聊Deep AR 模型用于PHM2012工况1轴承数据集的RUL预测

基于DeepAR模型的轴承RUL预测DeepAR模型1.直接将特征输入到DeepAR模型进行RUL预测2.将DeepAR应用于HI的后处理总结DeepAR模型最早接触DeepAR模型是2020年在简书看到的一篇大佬的博客
风筝不是风·2022-12-08 17:49

PHM寿命预测内容定稿

flag：RUL预测内容下一篇博客立个flag1.涡扇发动机RUL预测通用核心代码讲解2.深度学习框架的视频资料推荐、查找项目的方法3.95%置信区间方法分享---DeepAR4.免费的Github开源轴承
风筝不是风·2022-12-08 17:18

RUL特征提取

然后，提取的频率可用于检测和诊断关键部件中的故障，尤其是轴承中的故障。然而，
小雨林夕·2022-12-08 16:46

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。
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。
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
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

加入Inception结构的胶囊网络在轴承故障中的应用（学习笔记）

应用一（参考文献：AConvolutionMeuralNetworkBasedonaCapsuleNetworkwithStrongGeneralizationforBearingFaultDiagnosis）在传统的卷积神经网络应用中因其最大池化层的处理方式可能会忽略特征之间的位置关系，因此将胶囊网络引入到深度学习中。受胶囊网络中动态路由的启发，提出了一种具有初始块（Inception结构）和回
哦我就想贝佳斯·2022-12-08 16:06

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
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
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

凯斯西储大学轴承故障数据集解读（新手版）

最近真是学到一头雾水，光理解凯斯西储大学的轴承数据集就花了好长时间，下载干巴巴的数据集，啥也看不懂，对着论文就更加迷茫（翻白眼儿）。
橙子橘啦·2022-12-08 16:57

西储大学轴承数据一维时序方法基础测试

这篇文章主要是为了说明一个基本结论：在单一工况下的故障分类准确率已经难以区分好的模型和方法，利用不同工况之间的直接预测，而后取均值是一种思路。0.数据集处理方式数据集处理方式具体见我之前的文章，这里基本的的信息就是取2048个点进行作为样本大小，样本通过滑动时间窗取值获得，步长为128，训练集、验证集、测试集的比例为7:1.5:1.5。标签处理为one-hot模式，如果用SVM就不需要了。滑窗取值
北漂炼丹青年·2022-12-08 16:27

日本知名汽车零部件公司巡礼系列之株式会社111

业务内容：.在所有领域的零件缴纳各种都有相应的实际业绩（例）OA器械、光学器械、汽车其他运送器械、医疗器械、各种制造装置零件、机器人相关零件、能源相关零件、航空相关零件等·广泛应对各种材料产品铁、铝、不锈钢
黑武士设计·2022-12-08 14:35

基于对抗生成网络的滚动轴承故障检测方法

人工智能技术与咨询点击蓝字·关注我们来源：《人工智能与机器人研究》，作者华丰关键词:不平衡工业时间序列；异常检测；生成对抗网络；滚动轴承数据关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！
人工智能技术与咨询·2022-12-08 13:43

时间序列信号处理（一）-----变分模态分解（VMD)

2.以轴承信号为例安装vmd库，直接pipinstallvmdpy即可importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromvmdpyimport
追剧入迷人·2022-12-07 10:49

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

（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

比较pytorch与keras训练模型的不同并且在Pytorch中使用一维卷积神经网络对一维连续数据分类

卷积神经网络对于周期性的一维信号分类效果是比较好的，本人做电机故障检测，需要对不同故障的轴承振动信号进行分类。之前都是用keras搭建神经网络，确实很方便，使用fit（）函数训练模型确实很省事。
亮白de饭团·2022-12-05 00:24

差速模型的简单推导-职业生涯新开始

参数说明：θ１是两相邻时刻移动机器人绕圆弧运动的角度，θ２是轴承方向变化角度θ3​是两相邻时刻移动机器航向角（朝向角head）的变化量。l是左右轮之间的间距，d是右轮比左轮多走的距离。
假装自己很懂·2022-12-03 12:52

简单求散点曲线面积并求均值

例：加热一根钢管，因为热损耗及加热不完美均匀的问题，钢管上温度分布不均匀，通过测量不锈钢管上的温度分布，我们得到了下面这样的一个曲线，然后如何求钢管上的平均温度。
花花呼呼·2022-12-01 10:59

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

一、实验数据描述采用凯斯西储大学（CWRU）轴承公开数据样本进行实验分析，选取48K采样频率不同负载下的故障轴承振动数据对模型进行测试。
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

轴承图片数据集分类效果测试

前面展示了很多将一维数据二维图片化的方法，但是具体效果如何还待定，今天我把简单测试的结果放出来供大家参考。一共有以下几种形式的数据集：小波时频图CWT格拉米角场GAFs，包含GADF和GASF两种马尔可夫变迁场MTF递归图RP短时傅里叶变换时频图STFT还有一种灰度图我觉得价值不大，因为它本质上是把一维数据乘以255后转化为图片，读取以后再除以255转换为原始二维数据。这是何苦呢，大家都只有一个通
北漂炼丹青年·2022-11-29 20:59

关于轴承故障分类方法CNN+SVM和ELM的补充

上一篇文章里主要讲了CNN+SVM的实现方法，但是还有2个问题没有涉及，一是这种方法到底有没有改善的效果，二是ELM方法效果如何。通过这篇文章我进行具体展示。0.CNN+SVM首先为了区分方法的优劣，在单工况下肯定是不行的，因为很容易就达到100%了。因此，这次选择在3种工况下进行交叉验证，运行5次以后取平均值，结果如下：>第1次cnn:88.68cnn+svm:91.75耗时296.9sec>第
北漂炼丹青年·2022-11-29 20:25

2022-11-26

YRT转台轴承如何确定预紧力？
小李哈哈·2022-11-28 17:41

matlab 雷诺,matlab求解雷诺方程

一、雷诺方程的数值解法根据边界条件求解雷诺方程,这在数学上称为边值问题......针对球轴承雷诺方程求解困难的问题,提出了一种基于MATLABPDE的数值求解方法.该方法将气体润滑三维球面展成二维矩形平面
weixin_39746869·2022-11-28 10:12

轴承故障分类方法之CNN+SVM和ELM

一直想写这个方法，CNN+SVM是我一开始学习的时候想复现的，结果学了很久才达到目标。主要还是太急于求成了，而且现成的资料很难查到，等对CNN和SVM模型以及训练方法有了一定了解以后，我才真正复现。但是实际上这个方法效果一般，只是给大家提供一种思路而已。0.相关原理大家都知道CNN是通过梯度下降法，不断正向加反向传播来实现参数优化的，而SVM则更像是一次性的方法，只能正向传播，并不能同样进行反向传
北漂炼丹青年·2022-11-28 08:27

【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。
Matlab领域·2022-11-27 18:59

基于Jetson nano 、ROS TENSORFLOW pocketsphinx OPENCV 的智能小车整体方案

整体方案1：硬件部分框架：铝型材料+不锈钢板+有机玻璃板底盘：麦克纳姆轮+支撑座+电机支架+4个500线光电电机主板：JETSONNANO下位机：主控芯片STM32F407VGT6板子+大功率电机驱动主板
gdskyxiao·2022-11-27 09:49

温振传感器有几种传输方式？

在现代化社会中，各种机器无时无刻参与着我们的日常生活，承担在我们的周围承担起重要作用，轴承、电机、泵体等也成为工业文明中关键存在，它们的温度和状态影响着整个工业自动化系统运行的健康和效率。
山东仁科·2022-11-25 03:53

全电动梅赛德斯EQS年底将在曼谷生产下线；麦格纳突破车尾照明技术2023年可投入生产 | 美通企业日报...

美通社要闻摘要：铁姆肯公司将为全球最强海上风电机组供应轴承。美通社与机工弗戈传媒战略合作。麦格纳突破车尾照明技术2023年可投入生产。全电动梅赛德斯EQS今年底将在曼谷生产下线。
美通社·2022-11-24 16:02

MATLAB代码基于cnn-lstm的轴承寿命预测

一种结合卷积神经网络（convolutionneuralnetworks，简称CNN）和长短时记忆（longshorttermmemory，简称LSTM）神经网络的滚动轴承RUL预测方法。
qq_41852764·2022-11-24 01:19

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。
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

学习“基于深度学习的故障诊断”开源

基于深度学习的轴承故障诊断，原文在这里，软件的下载、环境的配置up主给的非常详细了，所以这里只记录一些代码注释一、CNN注意：作者的代码是有一点点问题的，更改三条代码就可以正常运行了：1.pycharm
河马小白·2022-11-23 12:43

美国-机械故障预防技术学会MFPT

1、故障轴承内圈故障外圈故障2、实验参数轴承类型：NICE滚珠直径：0.235；节圆直径：1.245滚动体数量：8；接触角：0°备注：滚珠直径和节圆直径单位不知道，这对寻找故障特征频率没影响；该数据没有实验平台图
在职研究僧·2022-11-22 21:41

辛辛那提IMS数据

辛辛那提IMS数据实验平台如下图所示：实验平台组成和简图如下：一个AC电动机(转速为2000RPM)；四个轴承(RexnordZA-2115双列轴承);振动传感器(X轴和Y轴)；实验数据简介：该数据为轴承的全寿命周期数据
在职研究僧·2022-11-22 21:10

FEMTO-ST轴承数据集 （IEEE PHM 2012）

该挑战赛提供了轴承的剩余寿命预测的数据集。请读者在使用该数据集时，引用作者文章(文末)。实验平台如下图所示：旋转部分：电机功率250W，转速最高为2830rpm，能保证第二根转轴转速为2000rpm。
在职研究僧·2022-11-22 21:10

XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集

西安交通大学机械工程学院雷亚国教授团队与浙江长兴昇阳科技有限公司(以下简称“昇阳科技”)成立了“机械装备健康监测联合实验室”(以下简称“联合实验室”)，协同开展了历时两年的滚动轴承加速寿命试验，并将获取的试验数据
在职研究僧·2022-11-22 21:10

CWRU（凯斯西储大学） 轴承数据

CWRU（凯斯西储大学）轴承数据实验平台如下图所示：实验平台组成：一个2马力的电动机(图左侧)；一个扭矩传感器/译码器(图中间连接处)；一个功率测试计(图右侧)；电子控制器(图中没显示)。
在职研究僧·2022-11-22 21:40

CWRU的轴承振动数据集读取以及可视化

importscipy.ioassciofrommatplotlibimportpyplotaspltdefRaw_data(FilePath):data=scio.loadmat(file_path)#读取.mat数据data_key=list(data.keys())#因为mat文件是作为字典储存，所以需要将mat数据字典所有的键并转换为list类型print(data_key)accl_ke
Seraphinney·2022-11-22 21:09

旋转机械（轴承等）故障诊断公开数据集

参考：github链接微信公众号“算法数据侠”的机械故障数据集另外附上IEEE-PHM2010挑战赛的轴承寿命数据集（官网已无法下载）Github百度网盘Gitee开源库
苏学算法·2022-11-22 21:35
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