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利用LabVIEW进行时频分析，用于滚动轴承故障诊断。

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简介：
采用LabVIEW作为开发平台，构建了一款滚动轴承振动信号分析软件，旨在对滚动轴承的故障信号进行时域和频域的深入剖析。该软件的时域分析功能，主要涵盖了滚动轴承振动信号的自相关性、均值、有效值、峰值以及峭度值的详细评估。同时，频域分析则专注于对滚动轴承振动信号进行幅值频谱分析、功率谱分析、Hilbert包络谱分析、倒频谱分析以及ZOOM-FFT分析等方面的研究。通过对实际滚动轴承故障信号的运用和分析，该分析软件展现出卓越的性能，并成功地获得了令人满意的分析结果。

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  • 基于LabVIEW的滚动轴承时频分析故障诊断
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    本研究利用LabVIEW开发平台，结合时频分析方法，建立了一套针对滚动轴承的故障诊断系统，有效提高了故障检测的准确性和效率。 基于LabVIEW平台设计了一款滚动轴承振动信号分析软件，能够对滚动轴承故障信号进行时域与频域的全面分析。在时域内，该软件主要实现自相关、均值、有效值、峰值及峭度值等参数的计算和评估；而在频域方面，则侧重于幅值谱分析、功率谱分析、Hilbert包络谱分析、倒频谱分析以及ZOOM-FFT分析等功能。通过使用此工具对实际故障信号进行测试，取得了显著且有效的结果。
     
  • 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。
     
  • 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_
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    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。
     
  • 【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。
     
  • 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。
     
  • 基于显示动力学的滚动轴承故障诊断分析
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    本研究探讨了基于显示动力学方法在滚动轴承故障诊断中的应用，通过动态监测和数据分析，实现早期故障检测与预警。 轴承故障会严重影响机床设备及人员安全问题，常见故障形式包括滚动体破裂、剥落以及麻点缺陷等。通过采用ANSYS LS-DYNA的显示动力学分析方法对具有上述故障特性的深沟球轴承进行应力与接触力等方面的仿真，并将其结果与无故障状态下的深沟球轴承特性对比研究发现：在椭圆形接触区域内，滚动体出现明显的应力和应变现象；当发生滚动体破裂时，虽然对于应力分布区域的影响较小，但会显著增加其值；而一旦发生剥落，则不仅会对滚动体的应力分布产生重大影响，并且会导致相应的应力值急剧上升。
     
  • 【代码分享】详解教程：利用深度学习进行滚动轴承故障诊断
    优质
    本教程深入讲解如何运用深度学习技术对滚动轴承进行故障诊断，包括数据预处理、模型搭建及代码实现等内容。适合希望掌握基于深度学习的机械设备状态监测技术的学习者参考。 本段落主要介绍如何使用Python搭建一个基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统。
     
  • 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。