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西储大学轴承故障分析的Matlab代码

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简介：
本项目提供一套基于MATLAB开发的工具箱，专门用于西储大学公开的机械故障数据库中滚动轴承故障数据的分析。包含了信号处理、特征提取及故障诊断等功能模块。 针对西储大学轴承故障数据进行了EMD分解，并提取了故障特征频率等相关信息。

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  • 西储大学轴承故障分析的Matlab代码
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    本项目提供一套基于MATLAB开发的工具箱，专门用于西储大学公开的机械故障数据库中滚动轴承故障数据的分析。包含了信号处理、特征提取及故障诊断等功能模块。 针对西储大学轴承故障数据进行了EMD分解，并提取了故障特征频率等相关信息。
     
  • 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。
     
  • WDCCN轴承故障诊断-西储大学_WDCNN_(Python)
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    本项目运用Python实现基于WDCNN算法的WDCCN模型，专为轴承故障诊断设计，借鉴了西储大学公开的数据集。 main是wdcnn卷积神经网络的主文件，运行它可以得出结果。preprocess是预处理文件，主要用于制作数据集。日志文件保存在logs目录中，可以通过启动tensorboard来查看。
     
  • 西储大学轴承故障数据GUI读取_故障诊断_GUI设计_西储大学
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    本项目基于西储大学公开的轴承故障数据库，开发了一个图形用户界面（GUI），用于便捷地浏览、分析和进行故障诊断。 本段落件包特色如下：1. 包含了西储大学官网上提供的数据两个版本，方便科研人员进行数据分析；2. 提供一个详细的说明文档（Word格式），介绍每个文件的具体工况信息，例如是轴承内圈、外圈故障或滚子故障等；3. 设计了一个原创的GUI界面，便于进一步的数据分析。4. 由于无法上传大文件夹，请通过网盘链接获取相关文件，具体操作请参阅说明文档中的指示。
     
  • 轴承故障分析的MATLAB代码-BEARING_FAULT_ANALYSIS
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    本项目提供了一套基于MATLAB的轴承故障检测与诊断代码，BEARING_FAULT_ANALYSIS旨在通过信号处理和机器学习技术识别并分类不同类型的轴承损伤模式。 这段代码用于滚动轴承故障检测，并采用MATLAB编写，但并未使用CNN（卷积神经网络）。数据集来自Case Western Reserve University（CWRU）的轴承数据中心。 为了处理原始保存在MATLAB格式文件中的数据，我们利用了名为`data_import.R`的脚本。该脚本的功能是从数据集中读取MATLAB文件并将其转换为整齐的CSV格式文件。具体来说，这个脚本需要一个特定组织的文件夹结构，例如：D:/datasets/bearing_fault_cwru/12k驱动端轴承故障数据球1.0垫1.1垫...3.3垫内普通的外层3外层6外层12。 原始文件名被重命名为符合以下模式ab.mat的形式。这里的a代表破坏大小，b表示负载值。
     
  • 凯斯西储大学轴承故障特征频率的MATLAB源代码.zip
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    此压缩文件包含用于识别和分析凯斯西储大学轴承数据集中机器轴承故障特征频率的MATLAB源代码。适合进行故障诊断研究与学习使用。 在学习轴承检测故障的过程中，我首先对轴承的震动信号进行了采集，并对其进行了深入分析。通过这一过程，我发现不同的故障类型具有独特的特征值，这些特征有助于准确诊断问题所在。
     
  • 凯斯西储大学轴承故障特征频率的Matlab代码与公式解析
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    本资源提供了凯斯西储大学轴承数据集中故障特征频率的相关Matlab代码和详细解析公式，适用于机械故障诊断研究。 网上关于轴承故障特征频率计算的资料比较零散且表述不够明确，容易导致初学者走弯路。因此，我整理了相关资料并上传，希望能帮助大家更好地理解和学习这一内容，共同进步。
     
  • 基于HO-VMD-CNN的西储大学轴承故障诊断
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    本研究提出了一种结合Hilbert包络解调（HO）、变模态分解（VMD）及卷积神经网络（CNN）的新型故障诊断方法，专为分析西储大学轴承数据集设计。该模型通过优化特征提取和模式识别过程，显著提升了轴承早期故障检测的准确性和可靠性。 HO-VMD-CNN（高阶变分模态分解-卷积神经网络）是一种结合信号处理与深度学习的先进方法，用于轴承故障诊断，在西储大学的研究中得到应用。该方法首先利用**高阶变分模态分解（HO-VMD）**对轴承振动信号进行处理，通过多层次地分解信号，将故障特征从复杂的原始数据中提取出来。HO-VMD能够有效地提取出信号的本征模式函数（IMF），并去除噪声，增强故障信号的可辨识性。接下来，利用**卷积神经网络（CNN）**对处理后的信号进行分类和识别，通过自动学习信号中的空间特征，CNN能够有效区分不同的故障模式，如轴承磨损、裂纹等。HO-VMD-CNN结合了精细的信号处理技术和深度学习的强大特征提取能力，显著提高了轴承故障诊断的准确率与鲁棒性。
     
  • 西储大学滚动轴承故障数据集RAR文件
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    该RAR文件包含西储大学发布的滚动轴承故障数据集，内含多种工况下滚动轴承的振动信号及故障特征数据，适用于机械设备健康监测与故障诊断研究。 西储大学滚动轴承故障数据集及其相关说明文件提供了详细的实验结果和分析，用于研究滚动轴承的故障诊断与预测。这些资源对于学术界和工业界的工程师及研究人员来说非常有价值。
     
  • CBR1.zip_CBR1_轴承故障分类_轴承故障诊断_轴承故障
    优质
    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。