Advertisement

西储大学轴承故障数据GUI读取_故障诊断_GUI设计_西储大学

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 西储大学轴承故障数据GUI读取_故障诊断_GUI设计_西储大学
    优质
    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。
     
  • 西储大学轴承数据集，用于轴承故障诊断
    优质
    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)
    优质
    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。
     
  • 凯斯西储大学轴承实验室的故障诊断数据
    优质
    凯斯西储大学轴承实验室的故障诊断数据集包含了详尽的机械设备运行状态记录，尤其专注于滚动轴承在不同工况下的性能变化与失效模式分析。该数据集广泛应用于机械健康监测及预测性维护研究领域。 数据集保存在MATLAB环境下，并以.mat命名。我在Python环境中使用该数据集，在SVM和支持向量机及BPNN（反向传播神经网络）下均获得了良好的结果。原始数据集本身较为整齐，符合正态分布。
     
  • 轴承故障诊断：基于美国西储大学的数据集
    优质
    本研究聚焦于利用美国西储大学提供的数据集进行轴承故障诊断，通过分析不同工况下的信号特征，旨在开发高效的故障检测与预测方法。 美国凯斯西储大学（CWRU）的数据集文件名称采用数据集类型的缩写形式，便于进行文件检索。
     
  • 基于HO-VMD-CNN的西储大学轴承故障诊断
    优质
    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。
     
  • 西储大学轴承故障数据的GUI读取与数据说明（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了图形用户界面(GUI)，用于读取和展示西储大学公开的轴承故障数据库。通过该工具，可以更直观地分析和理解不同状态下的轴承振动信号数据。 本段落件包特色如下：1. 包含了西储大学官网上下载的数据两个版本，方便需要搜集数据的科研人员；2. 包括一个详细的说明书文档，介绍每个文件的具体工况信息，如轴承内圈、外圈故障或滚子故障等；3. 提供原创设计的GUI界面，便于进一步分析。4. 由于无法上传大文件夹，请通过网盘链接获取相关文件，在说明文档中可以找到相应的取件方式。
     
  • 西储大学轴承故障数据GUI读取及数据说明_MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供西储大学轴承故障数据集的MATLAB图形用户界面(GUI)读取工具及相关数据说明文档，便于科研人员进行故障诊断分析。 西储大学轴承故障数据读取GUI, 西储大学轴承数据说明, matlab源码.zip
     
  • HO-VMD-TCN在西储大学轴承故障诊断中的应用
    优质
    本文介绍了HO-VMD-TCN方法在西储大学轴承数据集上的应用，展示了其在轴承故障早期诊断中的优越性能。 HO-VMD-TCN（高阶变分模态分解与时序卷积网络）是一种结合信号处理与深度学习的先进方法，在轴承故障诊断领域有广泛应用，特别是在西储大学的研究中取得了良好的效果。 首先，该方法使用**高阶变分模态分解（HO-VMD）**对原始振动信号进行多层次的分解。这种方法能够提取出信号中的本征模式函数（IMF），有效去除噪声，并突出故障特征。通过这种方式，HO-VMD可以保留重要的故障信息，同时减少无关信号的影响。 接下来，利用**时序卷积网络（TCN）**来处理经过分解后的信号，进行时间序列建模和特征提取。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，TCN能够更好地捕捉信号的时间依赖性和长期动态特性，这是通过使用因果卷积以及更长的感受野实现的。 HO-VMD-TCN模型可以有效地识别轴承中的各种故障模式（如裂纹、磨损等），并提供高精度的诊断结果。这种方法结合了信号处理和深度学习的优势，在提升轴承故障诊断准确性和鲁棒性方面表现突出，尤其适用于复杂工业设备监测场景。
     
  • 西储大学12K驱动端轴承数据库，适用于轴承故障诊断研究
    优质
    本数据库由西储大学创建，包含12,000个样本数据，专为轴承故障诊断与分析设计，支持科研人员深入探究滚动轴承健康状态评估技术。 西储大学轴承数据库使用的是12K驱动端轴承数据，包含十种故障类型：正常、0.007滚动体损伤、0.014滚动体损伤、0.021滚动体损伤、0.007内圈损伤、0.014内圈损伤、0.021内圈损伤、0.007外圈损伤、0.014外圈损伤和0.021外圈损伤。每种故障类型包含四种不同的转速，非常适合用于故障诊断研究。