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对轴承故障振动信号的matlab小波分析程序
- 对轴承故障振动信号的matlab小波分析程序，能完成对故障特征频率的提取,Of bearing fault vibration signals matlab wavelet analysis procedures, can finish on the fault characteristic frequency extraction
time_index1.rar
- 刀具在线监测故障信号的时域频域时频域特征提取matlab程序 ,Tool-line monitoring of fault signals in time domain frequency domain time-frequency domain feature extraction procedures matlab
bear
- 这个是直升机齿轮箱故障特征提取的程序。用的是小波变化加上hilbert包络的方法，简单实用，对大型旋转设备的故障检测有很广泛的应用！-This is a Helicopter Gearbox Fault Feature Extraction procedures. Changes using a wavelet plus hilbert envelope method is simple and practical, on large rotating equipment fault detec
IcaComonMatlab.tar
- 独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。 IC
ResearchonFaultDiagnosisofrHydraulicSystemBasedonS
- 本文在学习探讨VSM算法的同时，对SVM在液压系统故障诊断中的应用进行了论述。以液压设备中常见的克令吊为研究对象，运用支持向量机理论对其进行故障诊断的仿真研究和实验研究，其中包括实验系统数学模型的设计、仿真模型的建立(用SIMUL工NK仿真软件建立仿真模型)、特征参数的提取、数据的采集等。-In this paper, VSM learning algorithm to explore the same time, SVM in the hydraulic system fault diagno
PCAFENXI
- pca主元分析提取出过程中最能表征系统特征的部分，对过程进行故障监测-pca is used to predict filture
BP-gearbox-fault-2
- 基于BP神经网络的齿轮箱故障模式识别：以双谱分析为基础，对分析的结果进行特征提取，提出了双谱一BP网络故障诊断方法，并以双谱为BP神经网络的输入特征向量，对所提出的方法进行了实验研究，结果表明所提出的双谱-BP诊断方法是判断齿轮葙故障类型的一种有效方法。-BP，gearbox fault diagnosis
xiaobobao-BPwangluo
- 小波包和BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用，本文对齿 轮箱振动信号应用小波包分解提取故障特征向量，进一步用特征向量训练前向传播BP人工神经网络。-xiaobobao、BP、gearbox fault detection
xiaobobao-BP-zhoucheng-zhenduan-
- 基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断。：基于故障轴承的特征提取，提出了将小波包分析与神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承信号进行3层小波包分解，构造小波包特征向量作为故障样本，用训练好的BP神经网络进行故障诊断，试验结果表明，该方法能够有效地诊断出滚动轴承的故障类型。-Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on W avelet Packet Energy Eigenvector and Neural Network
Choiwilliams
- 计算振动信号的Choi-Williams分布，通过对照轴承故障特性频率可知，轴承的外圈发现了故障，完成了对外圈的故障特征提取。-The Choi-Williams distribution of the vibration signal is calculated. Through the comparison of the bearing fault characteristic frequency, the outer ring of the bearing is found to be f
wave
- 小波变换实例，用于故障特征提取，时域频域分析等-Examples of wavelet transform for fault feature extraction, time domain frequency domain analysis
Wavelet-Packet
- 基于混合信号的小波包分解技术在故障特征提取中的应用-Feature Extraction Using Multisignal Wavelet Packet Decomposition
CharacterDistill
- 常用的时频信号处理算法,用于机械部件的故障特征提取(fault feature extraction)
p_wavelet
- 小波分解轴承故障诊断代码，包括特征提取，用的数据是西储大学轴承数据(Wavelet decomposition bearing fault diagnosis code, including feature extraction, the data used is the West Park University bearing data)
vmd
- 变分模态分解,用于分解各种信号，可用来故障诊断，特征提取。(Variational mode decomposition, used to decompose various signals, can be used for fault diagnosis and feature extraction.)
shuangpujiancesignal
- 计算信号的双谱，为机械故障诊断提供依据，还可以用于故障特征提取(Bispectrum for calculating signals)
CNN实现道路特征提取
- 采用CNN神经网络道路特征提取和故障诊断(Road feature extraction and Fault diagnosis based on CNN Neural Network)
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- matlab实现的阶次分析算法，用于变转速机械故障特征提取，可运行，包含寻找脉冲时刻，等角度时刻，数字跟踪滤波，样条差值等步骤(The order analysis algorithm realized by Matlab is used to extract the fault features of variable speed machinery. It can run, including searching for pulse time, equal angle time, digit
program
- 故障诊断程序 支持向量机智能诊断 分为多个程序 数据输入、特征提取、功能函数等(Fault diagnosis procedure Intelligent diagnosis of support vector machine It is divided into several program data input, feature extraction, function function, etc)
核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、特征提取以及故障检测中的应用
- 主要功能有： （1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取） （2）SPE和T2统计量及其控制限的计算 （3）故障检测 KPCA的建模过程（故障检测）： （1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理） （2）计算核矩阵 （3）核矩阵中心化 （4）特征值分解 （5）特征向量的标准化处理 （6）主元个数的选取 （7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果） （8）SPE和T2统计量的控制限计算