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【故障诊断】基于交替领航的多AUV协同定位及误差分析（附Matlab源码 4557期）.zip

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简介：
本资源提供了一种基于交替领航策略的多自主水下航行器(AUV)协同定位方法及其误差分析。通过详尽的理论推导和实验验证，该方案展示了在复杂海洋环境下的高效性和鲁棒性，并附带了Matlab源代码以供学习研究之用。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，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（无需单独运行）； 程序运行后的效果图展示； 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。如果在不同版本中遇到问题，请根据错误提示进行相应调整，或者联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录内； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4、如需进一步服务或咨询，请与博主取得联系。 具体包括但不限于以下内容： - 博客文章或资源相关完整代码提供 - 期刊论文或其他文献的复现支持 - Matlab程序定制开发 - 科研项目合作

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  • 【故障诊断】基于交替领航的多AUV协同定位及误差分析（附Matlab源码 4557期）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于交替领航策略的多自主水下航行器(AUV)协同定位方法及其误差分析。通过详尽的理论推导和实验验证，该方案展示了在复杂海洋环境下的高效性和鲁棒性，并附带了Matlab源代码以供学习研究之用。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，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（无需单独运行）； 程序运行后的效果图展示； 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。如果在不同版本中遇到问题，请根据错误提示进行相应调整，或者联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录内； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4、如需进一步服务或咨询，请与博主取得联系。 具体包括但不限于以下内容： - 博客文章或资源相关完整代码提供 - 期刊论文或其他文献的复现支持 - Matlab程序定制开发 - 科研项目合作
     
  • 卡尔曼滤波EKF双领航AUV交替领航（定位误差与真实、EKF及DR轨迹对比）【附Matlab源码 4631期】.mp4
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    本视频探讨了基于卡尔曼滤波EKF的双领航AUV系统在定位误差分析中的应用，通过比较定位误差以及EKF与DR（ Dead Reckoning）轨迹，展示交替领航策略的优势，并提供Matlab源码供参考学习。适合对水下机器人导航及定位技术感兴趣的科研人员和技术爱好者。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码可供运行，并已验证有效，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；无需单独运行。 包含程序运行结果示例图。 2、支持版本为 Matlab 2019b。如在该版本下无法正常运行，请根据提示进行相应修改，或寻求帮助（如有疑问可直接询问）。 3、具体操作步骤如下： 第一步：将所有代码文件放置于Matlab的当前工作目录中； 第二步：双击打开main.m 文件； 第三步：点击执行程序，等待其完成以获取结果。 4、关于仿真咨询与服务需求，请联系博主（如需完整代码提供、期刊复现或其他定制化编程等）： - 博客或资源相关代码的供给 - 依据文献进行实验重现 - Matlab项目的个性化开发 - 科研合作事宜
     
  • 【故障分析诊断】基于FFT的轴承故障诊断Matlab代码.zip
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    本资源提供基于快速傅里叶变换（FFT）的轴承故障诊断方法的MATLAB实现代码，适用于机械设备状态监测与故障预测。 基于FFT（快速傅里叶变换）的轴承故障诊断是现代机械设备维护中的重要技术手段之一。MATLAB作为一种强大的数学计算与仿真环境，在此类问题的研究中被广泛应用。本资料包提供了一套完整的MATLAB代码，用于实现轴承故障的诊断。 FFT在信号处理领域扮演着核心角色，能够将时域信号转换为频域表示形式，帮助分析信号中的频率成分。设备异常通常会在其振动信号的频谱上有所体现；通过FFT提取这些特征频率有助于识别潜在问题。例如，在轴承出现故障的情况下，可能会产生特定的故障频率，如旋转频率和内部结构相关频率等。 智能优化算法（包括遗传算法、粒子群优化及模拟退火等）常用于参数调整或模式识别任务中。在进行故障诊断时，这些方法可以帮助确定最佳特征参数组合以提高诊断准确性和效率。 神经网络预测是一种机器学习技术，适用于设备状态和故障趋势的预判工作。它能够通过分析历史数据来构建模型，并对未来的潜在故障做出推测。利用MATLAB中的神经网络工具箱可以创建不同类型的学习架构（如前馈式、递归型等），用于此类任务。 元胞自动机是一种复杂动态系统，可用于模拟包括物理现象在内的多种情景变化过程，在设备健康监测中可能被用来分析内部状态的演化趋势以及故障的发生机制。 图像处理技术在识别和评估机械部件磨损情况及温度分布方面也发挥着重要作用。例如，通过热成像检测可以发现过热点作为潜在故障指示标志之一。 路径规划通常用于指导机器人或自动化装置行动路线设计，在故障诊断场景下可用于安排检查维修机器人的移动轨迹以确保安全高效地抵达目标位置进行维护作业。 无人机在现代工业中正扮演越来越重要的角色。尤其是在难以到达或者存在安全隐患的环境中，它们可以携带传感器执行远程监控任务并收集数据来辅助完成更精确和高效的设备健康检测工作。 文件《故障诊断分析：基于FFT轴承故障诊断MATLAB代码》提供了关于如何运用MATLAB进行FFT处理及轴承故障识别的具体指南，涵盖理论背景、编程步骤以及结果解释等内容。通过深入学习这份文档的内容，工程师和技术专家可以掌握结合这些技术手段开展实际应用的能力，从而提升设备运行稳定性并降低维护成本与停机时间。
     
  • 【故障诊断解析】基于MATLAB的滚动轴承故障诊断系统【附带Matlab源码 1679期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何利用MATLAB开发滚动轴承故障诊断系统，并提供配套的MATLAB源代码，帮助学习者深入理解故障检测原理与实践应用。 在上发布的视频都附有可运行的完整代码包，并且已经经过测试确认可用，适合编程初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m和其他调用的m文件；无需额外操作即可直接运行。 2. 使用Matlab版本为2019b进行代码编写。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示修改并尝试重新运行；如有疑问，可以联系博主寻求帮助。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到Matlab的当前工作目录中； - 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. 如果您需要进一步的服务，如博客或资源代码提供、期刊文献复现、定制化Matlab编程服务或者科研合作，请联系博主。
     
  • PCA故障诊断.zip_PCA故障诊断_基于Matlab的PCA故障数据分析与诊断
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    本资源提供了基于Matlab进行PCA（主成分分析）的故障数据处理和诊断方法，适用于工业过程监测与维护。 该文件包含了故障诊断数据集以及可供参考学习的Matlab代码。
     
  • 【故障诊断分析】MATLAB ICA故障监测源码.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的ICA（独立成分分析）算法代码，用于机械设备故障诊断与信号处理分析。通过下载可直接应用于工程实践中的故障监测项目。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于修心和技术同步精进。
     
  • 基于MATLAB的机械故障诊断案例教程及程序5_故障诊断_基于MATLAB的机械故障分析5_matlab_源码
    优质
    本书为《基于MATLAB的机械故障诊断案例教程》第五部分，聚焦于利用MATLAB进行机械故障分析的技术与实践，包含详细实例和源代码。适合工程技术人员参考学习。 基于MATLAB的机械故障诊断技术案例教程程序5提供了一个详细的指南，帮助用户理解和应用MATLAB在机械故障诊断中的实际操作技巧。该教程通过一系列具体实例演示了如何使用MATLAB进行数据采集、信号处理以及故障模式分析等关键步骤，旨在提升工程师和研究人员的技术能力，并促进他们在实践中更有效地利用这些工具和技术来解决复杂的机械设备问题。
     
  • LMD分解及故障诊断的MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供了一套用于进行LMD（局部均值分解）及其故障诊断分析的MATLAB源代码，包括数据导入、信号处理与故障特征提取等功能模块。 LMD分解及其在故障诊断中的应用，以及相关的MATLAB源码。
     
  • 【故障诊断解析】滚动轴承故障诊断系统的Matlab源码.zip
    优质
    该资源为一套基于Matlab开发的滚动轴承故障诊断系统源代码，旨在帮助用户通过信号处理和机器学习技术来识别并分析机械设备中滚动轴承可能出现的各种故障模式。 滚动轴承故障诊断系统含Matlab源码。
     
  • 【CNN分类】基于深度学习的CNN故障诊断及分类【附带Matlab源码 3312期】.zip
    优质
    本资源提供了一个基于深度学习的CNN模型用于设备故障诊断与分类的详细教程和代码，使用Matlab实现。适合研究和工程应用参考。 在Matlab领域上传的所有代码均可运行，并且经过测试确认有效。我会尽我所能为你服务。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：ga_2d_box_packing_test_task.m； - 其他调用的m文件，无需单独运行。 - 运行结果效果图； 2. 代码在Matlab版本为2019b上测试通过。如果遇到任何问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有相关文件放置于当前的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开除ga_2d_box_packing_test_task.m之外的所有m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成以获得结果； 4. 关于仿真咨询： - 提供博客或资源的完整代码。 - 期刊论文或参考文献内容再现。 - Matlab程序定制服务。 - 科研合作。 5. 在机器学习和深度学习方面提供以下支持： 卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）等方法，应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预报以及电池健康状态的评估。此外还有水体光学参数反演和NLOS信号识别等方面的应用，并可提供地铁停车精准预测及变压器故障诊断等服务。