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dieselwear
- 本文分析了现有振动方法在柴油机故障诊断研究和实际应用方面存在的问题,提出了基于振动产生和传播机理的诊断研究方法,介绍了基于这种方法的活塞-缸套磨损和滑动主轴承磨损故障振动诊断机理的理论分析和试验研究结果,提出了一种新的振动诊断法。 -This paper analyzes the existing method of Diesel Engine Vibration Fault Diagnosis and problems in practical applications is propos
xiaobosuanfa
- 采样频率 fs=10000 轴承外环故障信号 fid=fopen( bearingout.dat , r ) 故障 N=1024 xdata=fread(fid,N, int16 ) fclose(fid) xdata=(xdata-mean(xdata))/std(xdata,1) 时域波形 figure(1) plot(1:N,xdata) xlabel( 时间 t/n ) ylabel( 电压 V/v )
Resonant-demodulation-
- 用共振解调法实现轴承的内圈、故障外圈故障、滚动体故障的自动识别-Use resonant demodulation method to implement bearing the inner circle, fault fault, between the fault of roller automatic identification.
A_Outer1_1xxx
- 本matlab程序对滚动轴承的外圈进行了分析研究，与正常情况下的做对比，可以发现故障的位置，进一步的对比还要再做研究。-The matlab program analysis, and under normal circumstances, the contrast of rolling bearing outer ring, you can find the location of the fault, further comparison should also do research.
OWAVELET-FOR-u
- 轴承外环的故障检测 MATLAB小波实现 -The bearing outer ring of the MATLAB wavelet to achieve fault detection
nnt
- 应用遗传算法进行电机运行故障检测，分别为电机轴承滚珠故障、电机轴承内圈故障、电机轴承滚珠和内圈组合故障，其中以40组数据为训练样本，4组数据为测试样本。-Motor fault detection based on Genetic Algorithms，Motor ball bearing failure, the the motor bearing inner ring failure, the motor bearing balls and inner ring combination fa
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- 齿轮箱早期的故障信号往往十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用,因此如何获取真实的振动信号是提高齿轮箱早期故障诊断质量的关键,独立分量分析(ICA)为此提供了一种新的思路。文 中研究了ICA在齿轮箱故障早期诊断中的应用,首先分析了齿轮箱的混合振动信号模型,然后针对具体的轴承故障进行了实验,并使用快速ICA算法分离出轴承的振动信号-The early gearbox fault signal is often very weak, low signal-to-noise
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- 滚动轴承是各种机电设备中的重要部件，其主要特点是其寿命的随机性较大，且它的好坏直接影响到设备的正常运行。因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形成和发展是目前机械故障诊断领域中研究的重要内容之一。利用轴承的随机振动信号对其工作状态进行诊断是目前最常用的方法-Rolling is a variety of mechanical and electrical equipment is an important component, its main feature is its randomness
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- 基于循环统计理论, 对循环平稳信号进行处理, 主要研究了信号的二阶循环统计特性, 即循环自相关函数和循环谱密度, 指出循环自相关函数不为零的循环频率对应着信号中的某些故障, 并 可以对调幅信号进行解调. 通过循环频率扫描方法提取的调制源分布在循环频率域的低频段, 其结 果可用循环频率-频率- 循环谱密度的三维图表示. 用仿真信号对该方法进行验证, 并应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断, 可以有效地分离出所对应的故障特征频率.-Statistical theory based on
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- 论述了小波包分解及其能量谱处理发动机连杆轴承故障的原理与方法, 结合传统断火诊断法的思想,应用小波包能量谱直观地识别出故障的特征频带, 并进行量化分析, 结果证明了这种方法比传统的付立叶分析方法具有更大的优越性及现实的应用价值-Discussed and wavelet packet energy spectrum processing engine connecting rod bearing failure principles and methods, combined with trad
matlab-
- 对美国轴承库的采集数据进行分析，通过功率谱等变换判断出是否发生故障，发生什么故障-American Bearing collected data database is analyzed by the power spectrum converting determines whether a fault occurs, a fault occurs it
demo
- 该算法是基于小波包变换能量率--BP神经网络进行机械轴承故障分析，提供了3种轴承故障及正常运营数据，包括Normal.mat 正常轴承数据 +Inner.mat 内圈故障数据+Outer.mat 外圈故障数据+Ball.mat 滚动体故障数据(This algorithm is based on the wavelet packet transform energy rate --BP neural network for mechanical bearing fault analysis, p
小波包能量可视化和GUI设计
- 特色：1.借用小波包分解和小波能量熵函数；2.GUI界面导入西储大学轴承故障数据；3：对提取小波能量方便快捷(Features: 1. Use wavelet packet decomposition and wavelet energy entropy function; 2. GUI interface to import bearing fault data of Xichu University; 3. It is convenient and fast to extract wavel
匹配追踪算法
- 共振稀疏分解常用算法匹配追踪法，用于轴承故障的分离(Resonance sparse decomposition algorithm matching tracking method is commonly used for bearing fault separation)
时域特征和频域特征
- MATLAB的轴承故障时域特征和频域特征提取(Bearing fault time domain feature and frequency domain feature extraction)
谱分析
- 轴承故障的三种谱分析（倒频谱，功率谱，细化谱）(Three kinds of spectrum analysis of bearing fault.)
多尺度样本熵
- 自编多尺度样本熵程序，实例中用于一段轴承故障数据，简单易懂。MultiscaleSampleEntropy函数中的SampleEntropy也可以单独拎出来计算单个样本熵。(Multi scale sample entropy is used for a section of bearing fault data, which is easy to understand. SampleEntropy in the MultiscaleSampleEntropy function can also
多尺度排列熵
- 多尺度样本熵程序，实例中用于一段轴承故障数据，简单易懂。MultiscalePermutationEntropy函数中的PermutationEntropy也可以单独拎出来计算单个样本熵。(The multi-scale sample entropy program, which is used for a section of bearing fault data in an example, is simple and easy to understand. The permutatione
DD-KNN-for-bearing-fault-diagnosis
- 该算法是最新的故障诊断改进算法，使用DD算法优化KNN对滚动轴承故障进行故障诊断，内附有实例，可以进行运行验证，准确率相较于为优化的具有很大提升，内有详细解释代码，对学习者是很好的学习机会！！！
包络谱诊断轴承故障
- 实现包络谱轴承故障诊断检测，通过matlab实现，可以直接演示(The envelope spectrum bearing fault diagnosis and detection is realized by MATLAB, which can be demonstrated directly)