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关于故障诊断的MATLAB代码(含神经网络故障检测).rar

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简介:
本资源包含使用MATLAB编写的故障诊断相关代码,特别加入了基于神经网络的故障检测技术,适用于工程与科研领域中设备维护和状态监测。 关于故障诊断的MATLAB代码主要包括使用神经网络算法的m文件。

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  • MATLAB).rar
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    本资源包含使用MATLAB编写的故障诊断相关代码,特别加入了基于神经网络的故障检测技术,适用于工程与科研领域中设备维护和状态监测。 关于故障诊断的MATLAB代码主要包括使用神经网络算法的m文件。
  • MATLAB实例分析-应用示例RAR
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    本资源提供MATLAB环境下神经网络应用于故障诊断的具体案例,包含数据处理、模型构建与验证等步骤,适用于相关技术学习和研究。 分享了一些关于Matlab神经网络(主要是BP)在故障诊断中的应用实例的资料,希望与大家交流探讨!
  • MatlabBP-abbr_d35f8f7f2bc879d6e8bd7493c70d152a.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB编写的BP(反向传播)神经网络代码,用于设备故障诊断。代码封装了建立模型、训练及预测的完整流程,适用于研究与学习用途。 Matlab的BP神经网络代码用于故障诊断。该代码包含了归一化处理和网络参数选择的内容,非常值得参考。
  • MATLAB程序
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    本软件利用神经网络技术实现设备故障诊断,通过MATLAB平台开发,能够高效处理复杂故障模式识别问题,适用于工业自动化系统维护与监测。 使用神经网络实现故障诊断的MATLAB程序。
  • PythonGNN图
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    本项目采用Python语言实现基于图神经网络(GNN)的故障诊断系统,旨在通过分析复杂系统的图形结构数据来精准定位和预测潜在故障。 本段落提出了一种基于图神经网络(GNN)的故障诊断框架,该框架使用了PyTorch和PyTorch Geometrics工具包。整个框架分为数据预处理以及基于GNN的故障诊断与预测两个主要部分。 在数据预处理阶段,该框架提供了三种构建时间序列图的方法:KNNGraph、RadiusGraph 和 PathGraph。这些方法有助于捕捉数据中的空间特征及其相互关系。 到了基于GNN的故障诊断和预测阶段,框架结合了节点分类及图分类回归等任务与实际故障诊断和预测需求,并设计了一套相应的架构。通过这种方法,该框架能够更好地处理样本或多个传感器之间的空间特性,从而提高故障诊断和预测的效果。 这种利用图结构特性的基于GNN的方案为解决故障诊断和预测问题提供了一个新颖且有效的途径,它克服了传统方法在捕捉数据中关联信息及应对空间特征方面的局限性。
  • MATLABFDD:基观察者方法
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    本项目采用MATLAB开发,实施了一种基于观察者理论的故障检测与诊断(FDD)算法。该代码集成了先进的数学模型和信号处理技术,旨在实现工业系统中的实时故障监测与精准定位。通过构建系统的动态模型,并结合实际观测数据,能够有效识别潜在问题并预测设备健康状况,从而为维护决策提供科学依据。 本段落介绍了一种基于观察者的故障检测与诊断(FDD)方案的设计,该方案应用于线性参数变化(LPV)系统,并由两种类型的观察者组成。第一种是降阶LPV观测器(LPV-RUIO),用于执行器故障的检测、隔离和估计;第二种是一组全阶LPV未知输入观察器(LPV-UIOO),针对传感器故障进行同样的操作。 通过线性矩阵不等式(LMI)可以确保这些观察者的稳定性条件得到满足。这项工作的主要目的是提供一种基于新颖模型的观察者技术,用于非线性系统中的故障检测和诊断。文中展示了两个典型化学工业过程的仿真结果,以证明该方法的有效性和性能。 为了运行此代码,至少需要配备6GB RAM及i5-3337U CPU@2.7GHz(双核)硬件配置,并安装MATLAB R2016b或更高版本。论文由伊曼纽尔·伯纳迪和爱德华多·J·亚当撰写,发表于《富兰克林学院学报》第357卷第14期,页码为9895-9922。
  • PLSCPAT2和SPE.rar_PLSCPA_t2_PLS_PLSPCA_SPE_t2
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    本资源探讨了PLS(偏最小二乘法)在工业过程中的故障检测应用,特别关注于T2统计量及SPE指标,并引入PCA和SPE-T2双重故障诊断方法。文件包含相关算法实现代码及示例数据集。 故障检测包括PLS和PCA方法,并计算SPES和T2控制量。
  • 柴油机SOM数据分类.rar__分类__深度学习
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    本资源探讨了利用自组织映射(SOM)神经网络技术在柴油机故障诊断中的应用,尤其聚焦于故障分类和深度学习方法的结合,以提高故障检测与分析效率。 SOM神经网络的数据分类在柴油机故障诊断中的应用包括源程序和数据的使用。
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    本资源为一个关于利用模糊神经网络进行故障诊断的程序实现,适用于复杂系统的模糊故障诊断。通过结合模糊逻辑与人工神经网络的优势,能够提高故障检测和分类的准确性。关键词包括故障诊断、模糊诊断等。 A fault diagnosis method based on Fuzzy Neural Network program.
  • SOM发动机
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    本研究运用自组织映射(SOM)神经网络技术,提出了一种有效的发动机故障检测和诊断方法。通过数据分析实现早期故障识别,提高维护效率及安全性。 本段落档基于SOM神经网络进行发动机故障诊断,适用于专业人员或科研人员学习SOM神经网络及故障诊断的相关知识。