Advertisement

轴承故障诊断采用小波包能量分析方法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
小波包能量谱在滚动轴承故障诊断领域展现出广阔的应用前景。该资源包含轴承内圈、外圈以及滚珠在故障状态下产生的振动数据，并与正常工作状态下的振动数据进行对比。此外，还提供了小波包能量谱的Matlab源程序，经过充分的测试和验证，确认其仿真功能可用，旨在为致力于滚动轴承故障诊断研究的学者们提供有价值的参考资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于小波分析的轴承故障诊断方法
    优质
    本研究提出了一种利用小波分析技术进行轴承故障诊断的方法。通过分解信号并识别异常特征，该方法能够有效检测早期故障，提高设备维护效率和安全性。 使用小波分析对各种轴承进行故障诊断。首先打开.m文件，并将相应的信号数据载入.mat文件进行保存。仿真时，请确保把.m和.mat文件放在同一路径下，这样就可以画出所需的图形。
     
  • 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。
     
  • 轴承故障诊断中的小波分析.7z
    优质
    本研究探讨了小波分析在轴承故障诊断中的应用，通过该技术有效识别和分析轴承运行状态下的信号特征，为预测维护提供科学依据。 首先基于Harr小波理论提出信号分解与重构算法；然后依据轴承元件间滚动接触的速度关系建立方程，求得滚动轴承的特征频率。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于小波包能量分析的轴承故障诊断MATLAB数据与源码
    优质
    本资源提供了一套基于小波包能量分析方法的轴承故障诊断系统MATLAB实现。内含详细的数据集和完整代码，适用于工程技术人员进行设备状态监测及故障预测研究。 小波包能量分析是信号处理领域广泛应用的技术，在机械设备故障诊断方面尤为突出。通过独特的时频分析能力，该技术能够有效揭示复杂非平稳信号的特征。本段落介绍的小波包能量分析轴承故障诊断工具及数据集为滚动轴承提供了一套完整的故障检测解决方案。 理解小波包的基本概念至关重要：它是小波变换的一种扩展形式，通过对信号进行多分辨率分解来实现更精细的能量分布识别。在滚动轴承中，由于特定频率的振动与不同类型的故障相关联（例如内圈、外圈或滚珠），因此该技术能够精确地定位这些特征频率。 轴承故障诊断流程通常包括数据采集、预处理、特征提取和故障判断等步骤。本项目提供的原始信号涵盖了正常工作状态及各种故障情况下的滚动轴承振动数据，为研究提供真实的数据基础；同时，Matlab源程序用于执行小波包变换并计算能量谱，从而分析不同状态下各频段的能量分布。 通过对这些能量谱的深入挖掘和对比（例如内圈、外圈或滚珠故障导致特定频率成分增强），可以构建有效的故障识别模型。这对于科研工作者及工程师而言非常有价值，因为它允许用户直接运行和修改代码以适应不同的应用场景或改进分析方法；对于初学者来说，则是一个很好的学习资源。 该资料包不仅为轴承故障诊断提供了完整的实践平台（包括数据、分析工具等），还帮助使用者加深对小波包理论以及Matlab编程的理解。在实际工程应用中，结合这种方法可以及时发现并解决潜在问题，从而减少设备停机时间与维护成本，并提高工业生产的效率和安全性。
     
  • 智能轴承故障诊断的MATLAB故障诊断代码案例分析: 这...
    优质
    本案例聚焦于利用MATLAB进行智能轴承故障诊断的编程实现，通过具体代码展示如何运用数据分析技术有效识别和预测轴承故障。 故障诊断代码是使用MATLAB编写的智能轴承故障诊断程序的一种情况。该程序主要采用了特征检测和神经网络技术进行开发。此代码来源于本科课程作业，并已编写了8年时间，由于许多学生需要一个简单的案例研究，因此它被广泛分享。在分析中考虑的因素包括均方根、峰值-峰值因数、峰度、波形因素、利润冲动因子、均方频率、重力频率和故障特征频率等。此外，该程序还使用了BP神经网络进行处理。
     
  • 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。
     
  • 基于小波包能量分析的轴承故障检测
    优质
    本研究提出了一种基于小波包能量分析的方法来检测和评估机械系统中的轴承故障，通过提取特征能量实现早期故障诊断。 本段落介绍了小波包能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用，并提供了包含内圈、外圈及滚珠故障振动数据与正常工作状态下振动数据的文件。文中还编写了可用于测试仿真的Matlab源程序，旨在为从事该领域研究的学者提供参考。