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【故障分析】利用MATLAB EMD进行滚动轴承故障检测（涉及外圈、时域及频谱包络图）【附带Matlab代码 4389期】.mp4

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简介：
本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的EMD方法对滚动轴承的外圈故障进行分析，包括时域和频谱包络图的应用，并提供相关代码。适合工程技术人员学习参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m和其他调用函数（其他m文件）。无需额外操作即可直接运行。 2. 运行版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改；若遇到困难，可以联系博主寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：运行该程序直至得到结果。 4. 如需进一步的服务或咨询，可以联系博主进行交流。 4.1 提供博客、资源完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序服务 4.4 科研合作

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  • 【故障分析】利用MATLAB EMD进行滚动轴承故障检测（涉及外圈、时域及频谱包络图）【附带Matlab代码 4389期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的EMD方法对滚动轴承的外圈故障进行分析，包括时域和频谱包络图的应用，并提供相关代码。适合工程技术人员学习参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m和其他调用函数（其他m文件）。无需额外操作即可直接运行。 2. 运行版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改；若遇到困难，可以联系博主寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：运行该程序直至得到结果。 4. 如需进一步的服务或咨询，可以联系博主进行交流。 4.1 提供博客、资源完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序服务 4.4 科研合作
     
  • 【故障诊断分析】利用MATLAB小波包能量谱进行滚动轴承故障检测【附MATLAB源码 2702期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何运用MATLAB中的小波包能量谱技术来进行滚动轴承故障的精准检测，附赠实用代码供学习实践。 佛怒唐莲上传的视频均配有完整代码，并且已亲测可用，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；无需运行这些辅助文件。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求博主帮助解决。 3. 代码操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作的Matlab目录下； 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. 若有其他需求或问题，可以联系博主进行咨询。 4.1 提供博客或者资源的完整代码支持 4.2 协助复现期刊论文或其他文献中的Matlab程序 4.3 根据特定要求定制Matlab项目 4.4 探讨科研合作机会
     
  • 【故障诊断分析】利用MATLAB特征提取及BP神经网络进行滚动轴承故障检测【附MATLAB源码 3313期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB和BP神经网络技术进行滚动轴承的故障诊断，包括特征提取方法与具体应用案例，并提供相关源代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码供参考，这些代码已亲测可运行，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数：main.m；调用函数为其他m文件；无需额外操作即可直接查看程序运行结果和效果图。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改，如有需要可向博主求助。 3. 代码的运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab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，并等待程序完成以获取结果。 4. 如需进一步的服务或咨询，可以留言或者通过博客文章中的联系方式与博主联系。具体服务包括： 1. 博客或资源的完整代码提供 2. 期刊或参考文献复现 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作
     
  • 【故障诊断】运用GUI的多种方法进行滚珠轴承内外圈故障检测及频率分析系统【附带Matlab源码 4005期】.mp4
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    本视频详细介绍了利用图形用户界面(GUI)技术，采用多种方法对滚珠轴承内外圈的故障进行诊断与频率分析，并提供了实用的Matlab源代码。 在Matlab研究室上传的视频都配有完整的代码，并且这些代码均可以运行并经过验证确认无误，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内包含的内容如下：主函数为main.m；其他调用函数以单独的m文件形式提供。无需额外操作即可直接运行。 2. 所有提供的程序都是在Matlab 2019b版本上进行测试并确认可以正常运行，如果遇到任何问题可以根据提示信息自行修改代码或寻求帮助。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于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. 如果需要进一步的帮助或服务，请根据实际情况联系博主： 4.1 提供博客或者资源中的完整代码 4.2 复现期刊论文或者其他文献的研究成果 4.3 定制Matlab相关程序开发项目 4.4 科研合作交流
     
  • 【故障解析】轴承故障解析（时频图及功率谱展示）附带Matlab代码.zip
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    本资源提供详细的轴承故障分析教程，包括时频图与功率谱的解释和演示。附有实用的MATLAB代码，帮助用户快速掌握故障诊断技能。 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、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 滚动轴承故障检测中的信号包络谱分析
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    简介：本文探讨了在滚动轴承故障检测中应用信号包络谱分析技术的有效性。通过深入研究该方法能够显著提升早期故障识别准确率，并减少误报，为机械设备维护提供有力支持。 本资源为复现论文《基于PSO_VMD_MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断》的配套资源，利用包络谱作为优化算法的目标函数，并且可以根据包络谱绘制图形。该函数中调用了求频谱的函数，其中包括信号时频转换的相关内容（如PinPu.m文件）。
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 滚动轴承故障检测与分析（含MATLAB代码）.pdf
    优质
    本PDF文件详细介绍了如何使用MATLAB进行滚动轴承的故障检测与分析。文档中包含了理论知识、诊断方法以及实用的代码示例，适合工程技术人员和研究人员参考学习。 滚动轴承故障诊断（附MATLAB程序）.pdf 该文档提供了关于如何使用MATLAB进行滚动轴承故障诊断的详细指导和相关程序代码。通过这份资料，读者可以学习到利用数据分析技术来检测并分析滚动轴承可能出现的问题，进而采取相应的维护措施以确保机械设备的安全运行。
     
  • 滚动轴承故障检测与分析（含MATLAB代码）.doc
    优质
    本文档详细介绍了滚动轴承故障检测的方法，并提供了实用的MATLAB代码进行数据分析和故障识别。适合工程技术人员参考学习。 滚动轴承在工业领域内被广泛应用，并且其可靠性对整个机械系统的稳定运行至关重要。因此，有效进行滚动轴承的故障诊断是确保生产安全及提高经济效益的关键措施之一。本段落档介绍了一种基于MATLAB程序实现的滚动轴承故障诊断方法，以Test2.mat实验数据为具体案例，详细介绍了从计算故障特征频率到时域波形分析、包络谱分析等关键步骤，并提供了相应的代码示例。 在进行故障检测之前，首先需要确定轴承的各项参数如转速、滚珠个数及滚动体直径等信息。这些基本信息的准确获取对于后续诊断过程中的精确判断至关重要。通过计算出不同部件可能出现故障时的具体特征频率，可以为下一步分析提供指导方向。 接下来是数据处理阶段，在该步骤中利用MATLAB软件导入轴承工作状态下的振动信号并进行快速傅里叶变换（FFT），生成时域波形图，并进一步提取有效值、峰值等参数用于后续的定量评估。这些指标能够帮助技术人员直观地了解设备的工作状况，从而及时发现潜在问题。 包络谱分析则是故障诊断中的另一重要环节。通过采用经验模态分解（EMD）技术将原始信号拆解为一系列本征模态函数(IMF)，并对相关性较高的IMFs进行希尔伯特变换生成包络图。通过对这些图形的研究，可以更加清晰地识别出特定的振动频率，并与理论计算结果对比以精确定位故障位置。 本段落档还提供了包括数据导入、时域分析、小波去噪处理及EMD分解等在内的多项MATLAB程序代码示例，旨在为实际应用中的快速准确诊断提供参考。文中提到所使用的实验轴承型号为6205-2RS JEM SKF，并且采样频率设定为12kHz以保证数据的可靠性和准确性。 综上所述，本段落档全面阐述了滚动轴承故障诊断的技术流程及实践操作方法，不仅涵盖了理论计算、数据分析等关键环节还提供了实用代码支持。通过MATLAB程序的应用辅助，可以显著提升对机械系统中问题识别与解决的能力和效率。
     
  • 滚动轴承故障检测与分析（含MATLAB代码）.doc
    优质
    本文档详细探讨了滚动轴承故障检测的技术和方法，并提供了基于MATLAB的实用代码示例。适合工程技术人员参考学习。 滚动轴承是工业设备中的关键部件之一，其可靠性直接影响机械系统的稳定运行。因此，对滚动轴承进行有效的故障诊断对于确保生产安全及提高经济效益至关重要。本段落档介绍了一种基于MATLAB程序的滚动轴承故障检测方法，并以Test2.mat实验数据为例详细解析了故障诊断的过程。该过程包括计算特征频率、时域波形分析和包络谱分析等关键步骤，同时提供了相应的MATLAB代码示例。 在进行诊断之前，首先需要确定轴承的各项参数（如转速、滚珠数量及滚动体直径），并据此计算得到不同部件的故障特征频率。这一步骤对于后续检测至关重要，因为通过这些特征频率可以判断出潜在故障的具体位置。 时域波形分析是诊断过程中的另一重要环节。借助MATLAB软件导入数据，并执行快速傅里叶变换（FFT）以生成时域图，从而进一步计算有效值、峰值、峰值因子和峭度等关键参数，为后续的定量分析提供依据。 包络谱分析则是故障检测的重要步骤之一。通过经验模态分解（EMD）方法对信号进行处理后可以得到一系列本征模式函数（IMF），再经过希尔伯特变换生成希尔伯特包络谱图，进而识别出潜在的故障特征频率并将其与理论值对比以确定具体的故障位置。 本段落档还提供了用于导入数据、执行时域分析及小波去噪处理等操作的一系列MATLAB代码示例。这些程序不仅有助于将理论应用到实践中，也为实际工程中的快速准确诊断提供了参考依据。 实验中使用的轴承型号为6205-2RS JEM SKF深沟球轴承，采样频率设定为12kHz以保证数据的准确性及分析结果的有效性。整个文档详细描述了滚动轴承故障检测流程，包括理论计算、数据分析和信号处理等多个方面，并通过MATLAB程序的应用展示了直观且准确的结果输出能力，具有较高的实用价值。