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AR_MED_filter
- AR-MED 滤波，可用于轴承故障诊断，齿轮故障诊断(AR-MED filter for bearings fault diagnosis)
cyclostationary_toolbox
- cyclostationary_toolbox 循环平稳分析工具箱，可用于齿轮和轴承的故障诊断(cyclostationary_toolbox for gear and bearing fault diagnosis)
表面织构程序
- 轴承的表面织构程序,求解油膜厚度和油膜压力以及摩擦系数(The surface texture program of bearing is used to solve the oil film thickness, oil film pressure and friction coefficient)
滑动轴承有限差分法求解油膜压力以及偏位角、承载力matlab程式
- 基于matlab，在已知滑动轴承宽径比和偏心率的情况下，用有限差分法求轴承油膜力，求解出油膜力分布后，求出轴承偏位角以及承载力。
Autogram源代码
- Autogram源代码，用于检测齿轮轴承等冲击性故障
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
Ball bearing heat analysis program (BABHAP)
- 用于对球轴承温度场分析计算，计算宏观温度场(Analysis and calculation of temperature field of ball bearing)
轴承信号双谱
- 对简单信号进行双谱分析，并输出信号的时频图，双谱图，以及其三维图(Double row analysis of simple signals)
slider
- 滑动轴承润滑计算，求解雷诺方程，计算油膜压力分布、膜厚(Lubrication calculation of sliding bearing, solving Reynolds equation)
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
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.)
Cyclic Spectral Correlation
- 用于求循环普相关函数，可用于轴承，齿轮等旋转机械故障诊断(Cyclic spectral correlation)
中介轴承
- 鼠笼电机转子断条故障的定子电流信号故障诊断，平方解调谱分析
计算油膜压力程序
- 可以用来计算滑动轴承油膜压力，椭圆轴承油膜压力子程序，可靠，张直明书上的
matlab
- 滚动轴承的时域统计特征matlab程序，包括均方根值、方根幅值、峭度等量纲指标(The rolling bearing is diagnosed and the fault features are extracted by using the data of Western storage.)
信号降噪
- 本程序应用在轴承微弱早期故障信号处理中，可对信号进行降噪处理，并生成降噪波形图。
滚动轴承在线监测系统设计
- 从时域参数、频域、以及时频域对特征信号进行故障分析，能准确得出轴承的故障类型。
微弱特征处理算法
- 利用最大似然估计增强信号的冲击信号中的故障特征，去除滤波后PRS重建新号的残留噪声，提高轴承早期微弱故障信息。 采用周期调制强度（去噪和弱特征增强），突出振动信号中的故障分量，尽可能的让某个具有故障信息的特征突出，使得噪声信息和其他故障特征变小（比率凸显特征的优劣，评估常用方法）