基于STFT与生成对抗网络的滚动轴承故障诊断技术_gnn

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本文提出了一种结合短时傅里叶变换（STFT）和生成对抗网络（GAN）的新型方法，用于提高滚动轴承的故障检测精度和效率。通过利用STFT提取信号的时间-频率特征，并使用GAN增强数据多样性及减少过拟合风险，从而有效识别早期故障迹象并实现精确诊断。该技术有望显著改善机械设备的维护策略与可靠性分析。基于STFT和生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法探讨了如何利用短时傅里叶变换（STFT）与生成对抗网络（GAN）结合的技术手段来提升滚动轴承故障检测的准确性及效率。该研究通过将信号处理技术与深度学习模型相融合，为机械设备状态监测提供了一种新的解决方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于STFT与生成对抗网络的滚动轴承故障诊断技术_gnn

优质

本文提出了一种结合短时傅里叶变换（STFT）和生成对抗网络（GAN）的新型方法，用于提高滚动轴承的故障检测精度和效率。通过利用STFT提取信号的时间-频率特征，并使用GAN增强数据多样性及减少过拟合风险，从而有效识别早期故障迹象并实现精确诊断。该技术有望显著改善机械设备的维护策略与可靠性分析。基于STFT和生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法探讨了如何利用短时傅里叶变换（STFT）与生成对抗网络（GAN）结合的技术手段来提升滚动轴承故障检测的准确性及效率。该研究通过将信号处理技术与深度学习模型相融合，为机械设备状态监测提供了一种新的解决方案。

基于滚动轴承的故障诊断方法

优质

本研究提出了一种基于信号处理和机器学习技术的创新滚动轴承故障诊断方法，旨在提高机械设备的运行可靠性和维护效率。为解决基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中的参数优化问题，本段落提出了一种改进的果蝇优化算法。该算法以模式分类准确率为依据来定义果蝇的味道浓度函数，并利用此算法对支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过结合改进后的果蝇优化算法和支持向量机技术来进行滚动轴承故障模式的分类诊断，实验结果表明，改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度与寻优效率；基于该方法的支持向量机在滚动轴承故障诊断中能实现更高的分类准确率。

基于BP神经网络的滚动轴承故障检测与诊断

优质

本研究提出了一种基于BP神经网络的滚动轴承故障检测与诊断方法。通过训练模型识别不同工况下的信号特征，实现了对滚动轴承早期故障的有效预测和准确分类。基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法利用了内嵌的故障数据进行训练与测试。这种方法能够有效地识别出不同类型的滚动轴承故障模式，并通过优化算法提高诊断准确性。研究中采用的数据涵盖了多种工作条件下的典型故障案例，从而增强了模型对实际应用环境中的适应性。

基于1D-CNN与SVM的滚动轴承故障诊断

优质

本研究提出了一种结合1D-CNN和SVM的方法，用于提高滚动轴承故障诊断的准确性。通过有效分析振动信号，该方法在多种故障状态下展现出优越性能。基于1D-CNN和SVM的滚动轴承故障诊断方法利用了TensorFlow框架进行实现。这种方法结合了一维卷积神经网络与支持向量机的优势，旨在提高滚动轴承故障检测的准确性和效率。通过采用先进的机器学习技术，该方案能够有效识别不同类型的轴承损伤模式，并为维护决策提供数据支持。

滚动轴承的故障诊断分析

优质

本研究聚焦于滚动轴承的故障诊断技术，通过深入分析其工作状态和常见问题，提出有效的检测与预防策略，旨在提高设备运行的安全性和可靠性。本段落档主要介绍了滚动轴承故障分析的过程、频谱分析方法以及扰动频率的计算，并详细阐述了轴承失效的九个阶段。

1dcnntest1_1DCNN_轴承故障诊断_基于TensorFlow的CNN故障诊断方法_故障诊断轴承_

优质

本研究运用TensorFlow平台，提出了一种针对轴承故障诊断的1dcnntest1_1DCNN模型，通过卷积神经网络有效识别和分析轴承运行数据中的异常特征，旨在提高故障检测的准确性和效率。使用Python语言，在TensorFlow 2.3.1和Python 3.6环境下运行的一维卷积网络应用于轴承故障诊断的项目。

Autogram_轴承故障诊断_Autogram_轴承_故障诊断

优质

Autogram是一款专注于轴承故障诊断的专业工具。通过分析振动和噪音数据，提供准确及时的维护建议，有效预防设备损坏与生产中断。 Autogram能够适当地选择频带，用于轴承等故障诊断。

main_matlab；emd；轴承故障诊断_轴承故障诊断_

优质

本项目基于MATLAB环境，运用经验模态分解（EMD）技术进行轴承故障诊断。通过分析信号特征实现对各类轴承故障的有效识别与评估。基于EMD的滚动轴承故障诊断在驱动计数端内圈故障检测方面效果明显；而在风扇计数端及基础计数端的内圈故障中，基于EMD的包络解调的效果较差或无效，只能观察到转频信号，而无法清晰地识别出故障频率。

基于1DCNN的滚动轴承故障诊断（Python实现）

优质

本研究利用Python编程语言，采用一维卷积神经网络(1DCNN)技术对滚动轴承进行故障检测与诊断。通过分析振动信号，实现了高效的故障模式识别，为机械设备维护提供了准确的数据支持。 1. 包含完整的训练数据集 2. 有单独的数据读取程序 3. 训练效果好 4. Python程序

基于MATLAB的滚动轴承故障诊断系统.rar

优质

本资源提供了一个利用MATLAB开发的滚动轴承故障诊断系统。该系统能够通过信号处理和特征分析技术，有效检测并诊断滚动轴承的工作状态与潜在故障，为设备维护提供科学依据。设计了一套基于Matlab软件的滚动轴承故障诊断系统，该系统包含多个子模块：系统界面子系统、轴承特征频率计算子系统、数据加载子系统、时域分析子系统、时域统计分析子系统、频域分析子系统以及打印子系统。系统的源码参考了相关文献和资料进行开发。