关于利用振动图像纹理特征进行轴承故障程度诊断的研究（2013年）

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简介：
本研究探讨了通过分析振动图像中的纹理特征来评估和诊断轴承故障严重程度的方法，旨在提高设备维护效率与准确性。针对轴承故障诊断研究中存在的问题，即故障分类较多而故障程度分析较少，并且振动图像中的丰富信息未能得到充分利用的情况，本段落提出了一种基于振动图像纹理特征识别技术的轴承故障程度诊断方法。该方法首先对轴承的振动响应信号进行END-形态差值滤波处理。随后将经过滤波后的信号转换为双谱等高线图，并利用灰度三角共生矩阵提取出这些图形中的纹理特征。接着，通过主成分分析法从所获得的纹理特征参数中筛选并提取出能够表征轴承故障程度的关键参量。最后，采用支持向量机进行模式识别以实现对不同严重程度下的轴承外圈、内圈及内外圈故障的有效区分。实验结果表明，该方法能够在一定程度上有效地区分上述各种类型的轴承损伤，并为旋转机械的故障程度诊断提供了新的途径和思路。

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关于利用振动图像纹理特征进行轴承故障程度诊断的研究（2013年）

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本研究探讨了通过分析振动图像中的纹理特征来评估和诊断轴承故障严重程度的方法，旨在提高设备维护效率与准确性。针对轴承故障诊断研究中存在的问题，即故障分类较多而故障程度分析较少，并且振动图像中的丰富信息未能得到充分利用的情况，本段落提出了一种基于振动图像纹理特征识别技术的轴承故障程度诊断方法。该方法首先对轴承的振动响应信号进行END-形态差值滤波处理。随后将经过滤波后的信号转换为双谱等高线图，并利用灰度三角共生矩阵提取出这些图形中的纹理特征。接着，通过主成分分析法从所获得的纹理特征参数中筛选并提取出能够表征轴承故障程度的关键参量。最后，采用支持向量机进行模式识别以实现对不同严重程度下的轴承外圈、内圈及内外圈故障的有效区分。实验结果表明，该方法能够在一定程度上有效地区分上述各种类型的轴承损伤，并为旋转机械的故障程度诊断提供了新的途径和思路。

轴承振动信号的特征提取与故障诊断研究

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本研究聚焦于通过分析轴承振动信号进行特征提取和故障诊断的方法探索，旨在提高机械设备健康监测的精度与效率。为了快速准确地识别轴承故障,本段落研究了轴承振动信号的时域特征和小波包能量特征提取方法，并通过实验分析最终选择了无量纲时域特征和小波包能量特征作为主要的轴承故障特征。采用“一对多”支持向量机分类算法对正常、外圈故障、内圈故障以及滚动体故障四类数据进行了诊断，结果显示该方法具有96%的准确率。

关于利用MATLAB进行轴承故障诊断方法的研究

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本研究探讨了基于MATLAB平台的轴承故障诊断技术，通过信号处理和机器学习算法，旨在提高故障检测的准确性和效率。基于MATLAB的轴承故障诊断方法的研究探讨了如何利用MATLAB软件进行有效的轴承故障检测与分析。通过应用信号处理技术、特征提取及机器学习算法，该研究旨在提高对复杂工况下轴承早期缺陷识别的能力，并为机械设备维护提供科学依据和技术支持。

关于利用循环自相关进行滚动轴承故障特征提取的研究

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本研究探讨了通过循环自相关技术来有效识别和提取滚动轴承在早期故障阶段的关键特征，为实现高效的设备状态监测与维护提供理论依据和技术支持。滚动轴承在运行过程中产生的振动信号既有周期性又有随机性特点。其中的周期性来源于其周期性的运转方式，本质上是一种近似的冲击振动；而随机性则由滚珠滑移、制造误差等多种因素引起。因此，在进行故障诊断时，理论上使用循环平稳模型来描述故障特征比单纯采用周期性模型更加合适。基于此理论基础，我们提出了一种利用循环自相关的滚动轴承故障特征提取方法，并通过理论分析以及滚动轴承的仿真和试验验证了该方法的有效性。研究结果表明，循环频率能够准确反映故障频率的信息。进一步地，通过对循环自相关函数谱图与包络频谱图进行对比分析发现，在抑制噪声方面，利用循环自相关函数法能更有效地提取出滚动轴承的故障特征。综上所述，所提出的方法对实现滚动轴承故障的精细诊断具有重要的应用价值和理论意义。

基于SVM的滚动轴承故障诊断研究（2011年）

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本研究探讨了利用支持向量机(SVM)技术对滚动轴承进行故障诊断的方法，并分析了其在2011年的应用进展和效果。支持向量机（SVM）方法是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型机器学习算法，并在故障诊断领域得到了广泛应用。本段落探讨了SVM分类算法在此领域的应用，并通过滚动轴承的实验进行了验证。

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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。

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_

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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。

关于轴承振动与故障特征的分析.pdf

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本文档深入探讨了轴承在运行过程中的振动特性，并分析了这些振动信号如何反映设备潜在故障的信息。通过研究不同类型的故障模式及其对应的振动特征，为早期诊断和预测维护提供了有价值的见解。轴承振动及故障特征分析

关于PCA-SVM在轴承故障诊断中的应用研究

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本文探讨了PCA-SVM方法在滚动轴承故障诊断中的应用价值，通过结合主成分分析（PCA）和支撑向量机（SVM），有效提高了故障识别与分类精度。随着现代制造业向大型化、柔性化及智能化方向发展，保障生产设备的安全运行变得越来越重要。为此，提出了一种基于PCA-SVM算法的轴承故障诊断分析模型。该模型首先提取轴承振动信号中的时域指标参数，并通过主成分分析法（PCA）对这些参数进行优化和选择。利用降维的思想将多个参数转化为综合参数，然后以这些综合特征值作为支持向量机（SVM）分类器的输入向量训练分类模型。最后，在测试集上进行了故障诊断实验，结果显示PCA-SVM模型能够有效提高模型的分类效率与精度，并能快速定位和排查轴承故障，从而降低因设备故障导致的生产问题及经济损失。