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【轴承故障检测】利用稀疏分解SSDP进行盲信号分离（附带Matlab代码）

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简介：
本研究探索了采用稀疏分解SSDP技术对轴承故障信号进行盲源分离的方法，并提供了实用的Matlab实现代码，以促进该领域的实验和分析。 版本：matlab2019a 领域：轴承故障诊断 内容：基于稀疏分解SSDP定盲分离的Matlab源码（上传.zip） 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

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  • 【轴承故障检测】利用稀疏分解SSDP进行盲信号分离（附带Matlab代码）
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    本研究探索了采用稀疏分解SSDP技术对轴承故障信号进行盲源分离的方法，并提供了实用的Matlab实现代码，以促进该领域的实验和分析。 版本：matlab2019a 领域：轴承故障诊断 内容：基于稀疏分解SSDP定盲分离的Matlab源码（上传.zip） 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 【轴承故障检测】利用MATLAB共振稀疏分解匹配追踪技术进行轴承故障信号分离【附MATLAB源码 1942期】.zip
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    本资源提供基于MATLAB的共振稀疏分解匹配追踪算法，用于高效准确地分离和分析轴承故障信号。包含详细代码示例与教程，助力深入理解故障检测技术原理及应用实践。 1. 提供完整代码，可以直接运行。 2. 海神之光擅长领域包括路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理和语音处理等多种领域的Matlab仿真。 3. 支持的版本为2014a或2019b。
     
  • 利用PCA方法进行故障检测（附带Matlab代码）
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    本项目运用主成分分析(PCA)技术实施工业系统中的故障检测，并提供详细的MATLAB代码以供学习与实践。 文档涵盖了基于PCA方法的故障检测建模步骤，并提供了该方法在Matlab中的实现细节及关键代码解释。
     
  • 基于盲源分离的轴承故障诊断（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB平台，采用盲源分离技术对复杂信号进行处理，旨在提高滚动轴承故障检测与识别的准确性。通过有效提取故障特征，实现早期故障预警，保障机械设备的安全运行。 盲源分离技术应用于滚动轴承振动信号的复合故障诊断。
     
  • FreqBand_entropy_轴承故障诊断_频带熵在轴承故障中的应用_轴承故障检测_轴承
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    本文探讨了频带熵在轴承故障诊断中的应用，通过分析不同频率段的信息量来有效识别和评估轴承的健康状态。该方法为机械设备的状态监测提供了新的视角和技术支持。 频带熵的MATLAB代码可用于在噪声干扰下诊断轴承故障。
     
  • 【故障诊断分析】利用MATLAB小波包能量谱进行滚动轴承故障检测【附MATLAB源码 2702期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何运用MATLAB中的小波包能量谱技术来进行滚动轴承故障的精准检测，附赠实用代码供学习实践。 佛怒唐莲上传的视频均配有完整代码，并且已亲测可用，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需运行这些辅助文件。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求博主帮助解决。 3. 代码操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作的Matlab目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若有其他需求或问题，可以联系博主进行咨询。 4.1 提供博客或者资源的完整代码支持 4.2 协助复现期刊论文或其他文献中的Matlab程序 4.3 根据特定要求定制Matlab项目 4.4 探讨科研合作机会
     
  • 【故障分析】利用MATLAB EMD进行滚动轴承故障检测（涉及外圈、时域及频谱包络图）【附带Matlab代码 4389期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的EMD方法对滚动轴承的外圈故障进行分析，包括时域和频谱包络图的应用，并提供相关代码。适合工程技术人员学习参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m和其他调用函数（其他m文件）。无需额外操作即可直接运行。 2. 运行版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改；若遇到困难，可以联系博主寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：运行该程序直至得到结果。 4. 如需进一步的服务或咨询，可以联系博主进行交流。 4.1 提供博客、资源完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序服务 4.4 科研合作
     
  • (zip文件)(python)利用振动信号进行滚动轴承故障检测
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    本项目采用Python编写，通过分析滚动轴承的振动信号数据，识别其潜在故障，旨在提高机械设备维护效率和可靠性。相关数据及代码以zip格式提供。 毕设研究课题：基于振动信号的滚动轴承故障诊断；根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。该研究旨在通过分析轴承在运行过程中的振动特性，识别并评估其潜在或已有的损伤情况，从而为设备维护提供科学依据和技术支持。此课题将深入探讨如何利用先进的数据分析技术和算法模型从复杂的振动信号中提取有效信息，并结合机械工程理论对滚动轴承的故障类型进行准确分类和定位。
     
  • 稀疏故障诊断：基于MATLAB的动态系统稀疏故障检测与隔离
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    本著作探讨了利用MATLAB进行动态系统的稀疏故障诊断技术，涵盖故障检测和隔离方法，旨在提高复杂工程系统的可靠性和维护效率。 动态系统故障诊断通常会遇到大量潜在的故障情况。为了避开棘手的组合问题，稀疏估计技术被视作隔离故障的有效手段，前提是假设只有少数几个可能同时发生的故障状态存在。然而，稀疏估计多在解决线性代数方程的问题中研究应用，而基于模型的故障诊断则主要针对使用涉及内部状态的状态方程式进行动态系统建模的情况。这些Matlab文件展示了如何通过高效的算法在上述两种形式之间建立联系，并且很大程度上依赖于对卡尔曼和Kitanidis滤波器生成残差的深入分析来实现这一目的。其中一个m文件需要调用统计工具箱中的lasso.m函数。
     
  • 滚动轴承故障检测与分析（含MATLAB代码）.pdf
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    本PDF文件详细介绍了如何使用MATLAB进行滚动轴承的故障检测与分析。文档中包含了理论知识、诊断方法以及实用的代码示例，适合工程技术人员和研究人员参考学习。 滚动轴承故障诊断（附MATLAB程序）.pdf 该文档提供了关于如何使用MATLAB进行滚动轴承故障诊断的详细指导和相关程序代码。通过这份资料，读者可以学习到利用数据分析技术来检测并分析滚动轴承可能出现的问题，进而采取相应的维护措施以确保机械设备的安全运行。