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利用轴承振动序列数据进行轴承故障诊断(采用python代码)。

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简介：
数据集的预处理环节包括数据集的增强操作，利用`utils.augment`模块进行，以及特征工程的实施，具体涉及均值的计算(`mean`)、均方差的确定(`rms`)、标准差的衡量(`std`)、偏度的评估(`skewness`)、峭度的分析(`kurtosis`)、包络谱最大幅值处的频率(`maxf`)、信号熵的计算(`signal_entropy`)，以及信号幅值中位数处概率密度值的统计(`am_median_pdf`)。此外，还需要对分类器进行训练并将其保存下来。

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  • 利用Python代码分析轴承振动序列以诊断故障
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    本研究运用Python编程语言对轴承振动数据进行深入分析，旨在开发高效的故障诊断方法，提升机械设备维护效率。 数据集预处理包括数据增强（utils.augment）以及特征工程（utils.feature），后者涉及计算均值、均方差、标准差、偏度、峭度、包络谱最大幅值处频率、信号熵及信号幅值中位数处概率密度值。接下来是分类器的训练和保存过程。
     
  • Autogram_轴承故障诊断_Autogram_轴承_故障诊断
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    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_
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    本项目包含一套针对工业设备中常见问题——轴承故障的专业诊断系统。通过先进的算法和数据处理技术，有效识别并分类不同类型的轴承损伤，为维护工作提供精准依据，确保机械运行安全与效率。 这段代码是基于案例推理的滚动轴承故障诊断的MATLAB代码，能够实现故障的自动分类和诊断。
     
  • 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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  • 西储大学轴承数据集，用于轴承故障诊断
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    简介：西储大学轴承数据集是一套专为研究和教学设计的数据集合，涵盖多种工况下的轴承运行信号，旨在支持轴承故障检测与诊断技术的发展。 西储大学数据集和轴承数据集用于进行轴承故障诊断研究。这些数据集被广泛应用于基于机器学习、深度学习及信号处理的轴承故障检测技术中。
     
  • 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_
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    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。
     
  • MATLAB轴承故障诊断代码.zip
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  • 1D CNN轴承故障诊断代码.rar
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    这段资料包含了使用一维卷积神经网络（1D CNN）进行轴承故障诊断的相关代码。它适用于机械设备健康监测和预测性维护领域。 1维CNN轴承故障诊断代码可以在这个RAR文件中找到：1维CNN轴承故障诊断code.rar。
     
  • 基于振动序列数据的轴承故障诊断——毕设研究课题
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    本研究旨在探索利用振动序列数据分析技术进行轴承故障诊断的方法和应用。通过分析不同工况下轴承产生的振动信号特征，识别潜在故障模式，为机械设备维护提供科学依据。这是我的毕业设计项目的核心内容。 本研究课题是基于振动信号的滚动轴承故障诊断。通过分析轴承的振动数据来确定故障位置及严重程度，并采用传统机器学习方法和深度学习技术进行数据分析。 该开源项目主要关注于传统的机器学习方法在轴承故障诊断中的应用，内容分为三个部分：数据集预处理、特征工程与分类器训练保存。 1. 数据集预处理包括利用utils.augment工具对原始数据集进行增强。 2. 特征工程阶段通过计算均值(mean)、均方差(rms)、标准差(std)、偏度(skewness)、峭度(kurtosis)，以及包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 和信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf)等特征。 3. 分类器训练和保存则包括使用KNN和支持向量机（如GaussianNB）进行分类模型的构建与评估。 在0HP测试集上的实验结果如下： - KNN算法得分：90.295% - GaussianNB算法得分：91.561%