目录前言一、凯斯西储大学数据集二、普渡大学数据集三、MFPT数据集四、FEMTO Bearing 数据集五、Paderborn大学数据集六、NASA轴承数据集总结前言在轴承故障诊断领域，数据集是研究和实践的基石。众多数据集的出现为轴承故障诊断技术的发展提供了支持和推动力。在这篇文章中，我们将介绍一些著名的轴承故障诊断数据集，并探讨其特点和应用。一、凯斯西储大学数据集CWRU数据集是轴承故障诊断领域
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2024-01-31 09:02:21
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滚动轴承在实际运转中由于环境的影响，导致其受到冲击与磨损会出现各种各样不同的故障。工业中往往采用传感器采集振动数据来对其进行监控，但是这些数据往往具有样本大，种类多，标签不明显的特点。如果人工进行判断和诊断，数据标记时间周期长，并且无法将会耗费人力资源，并且造成经济损失。 文章目录前言一、引言二、异常检测与故障诊断三、人工智能方法 前言滚动轴承是核心部件的组成部分之一，往往被称为“机器工业关节的主
1 简介快速傅里叶变换( FFT) 是 1965 年 J W Cooley 和 J W Tukey 巧妙地利用 WN 因子的周期性和对称性，构造了离散傅里叶变换( DFT) 的快速算法，即快速离散傅里叶变换( FFT) 。DFT 的运算过程如下:2 部分代码%% 提取FFT谱作为故障特征向量clc;close all;clear%%load data_process%% 2、加载数据x1=trai
原创
2021-11-20 00:44:06
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故障诊断 | CNN-ResNets滚动轴承故障诊断实例代码
M-STATUS（主代码）00 无故障01 自检过程中未发现钞箱，或钞箱未安装好、未插入。02 太多的钞票被拒绝（可能是因为钞票的尺寸过大或过小，或叠钞过多，或钞票上有补粘贴物。）03 吸钞失败。04 钱箱的钞票太少（
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2024-08-28 23:06:22
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滚动轴承信号分析第一章 滚动轴承常见故障及其基本模型 滚动轴承常见故障及其基本模型滚动轴承信号分析前言一、滚动轴承常见的故障模式二、滚动轴承振动信号的特征滚动轴承的固有频率滚动轴承的故障特征频率振动信号拟合模型的建立参考文献 前言滚动轴承作为现代机械中广泛使用的部件之一，由于其主要部件之间的滚动关系使得其成为机械中最易受损的元件，因此滚动轴承的故障诊断研究非常重要。振动检测法是最有效的诊断方法，本
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2023-11-30 12:37:15
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基于MATLAB的变速故障信号仿真代码前言一、仿真的方程二、仿真效果图 前言轴承通常在时变转速条件下工作。对信号进行时频域处理，提取瞬时故障特征频率（IFCF）和瞬时轴转动频率（ISRF）是时变转速条件下轴承故障诊断的重要方法，无需对信号进行重采样，也无需使用转速表。然而，存在两个问题：（1）采集的轴承信号经常受到来自其他部件的随机噪声和干扰的污染，这影响了提取的IFCF的准确性；（2）ISRF
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2024-01-17 11:03:28
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原创
2023-11-02 22:38:42
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背景介绍 电机轴承是一个用于支撑电机轴的零件，电机的轴从轴承的内圈穿过，外圈固定在电机壳上。滚珠轴承在内外圈之间有一圈滚珠，当电机旋转时带动内圈旋转，滚珠随之运动。轴承的使用可以避免电机轴与电机外壳产生的较大摩擦。轴承的使用寿命以及可靠性对主机的使用寿命有决定性作用。在机械设备上，有旋转的地方就有轴承。
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原创
2023-07-06 15:35:59
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1. 数据描述齿轮箱数据来自PHM2009年的数据挑战赛，官网：PHM2009数据挑战赛。所测试的齿轮包括一组直齿轮和斜齿轮，本例中用直齿轮的数据进行验证。实验设备照片如下。 齿轮箱的输入侧和输出侧各安装一个加速度传感器，传感器参数：灵敏度：10mv/g，采样速率66.67KHz。所用的采集卡采集三个通道的数据，分别为:通道1：输入侧振动传感器数据通道2：输出侧振动传感器数据通道3：转速信号采用人
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2024-03-29 13:36:35
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故障诊断 | 基于小波包能量谱对滚动轴承的故障诊断Matlab代码
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2024-07-30 10:58:35
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开机直接显示FF或00，确实是CPU没有工作，但是CPU损坏的可能性远远低于下列四种原因：
一. ATX电源损坏，缺少供给CPU的某组电压，也会出现FF或00，可以换一个好的电源试一下，如果正常了说明原来的电源损坏，可以用万用表测量电源的20芯插头里面的各组电压与好的电源作比较，肯定会发现毛病；
二. 主板CP
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2010-09-11 00:04:26
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在进行深度学习项目时，特别是在使用卷积神经网络（CNN）进行图像处理的Python开发中，时常会遇到各种代码故障和异常。本文将详细描述一个CNN Python代码故障诊断的完整过程，旨在帮助开发者快速识别问题并进行修复。
### 问题背景
在一个图像分类项目中，我们的卷积神经网络因数据集下载失败而无法正常运行。在进行模型训练前，进行数据准备时出现了意外的错误，影响了整个模型的建设。这个问题主要
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述复合轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习方法研究一、引言复合轴承由于结构复杂，其故障类型多样，包括但不限于磨损、断裂、松动、腐蚀等。这些故障往往会导致轴承振动信号的非线性、非平稳性和高维稀疏性，使得传统的故障诊断方法面临挑战。稀疏贝叶斯学习（Sparse Baye
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述复合轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习方法研究一、引言复合轴承由于结构复杂，其故障类型多样，包括但不限于磨损、断裂、松动、腐蚀等。这些故障往往会导致轴承振动信号的非线性、非平稳性和高维稀疏性，使得传统的故障诊断方法面临挑战。稀疏贝叶斯学习（Sparse Baye
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原创
2023-10-25 19:54:31
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候选故障频率优化与包络频谱改进是提升轴承故障诊断可靠性的关键技术。通过SCoh平面分析、智能频带选择和深度学习增强，新一代方法（如IESCFFOgram、WCIES）显著提升了复杂工况下的诊断精度。未来研究需进一步解决复合故障分离、极端环境适应性问题，并推动算法在工业现场的落地应用。?2 运行结果部分代码：N = 1*Fs;
??????欢迎来到本博客❤️❤️❤️????目前更新：???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、无人机等多种领域的Matlab仿真。 ??欢迎您的到来??
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2022-08-15 19:10:45
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1 简介基于matlab对信号强大的处理功能,对检测到的滚动轴承振动信号进行时域,频域,倒频谱分析,比较其优点,充分显示了倒频谱技术在判断轴承故障的直观性,简化性,从而提高了滚动轴承故障判断的准确率.2 部分代码%pinyu.m文件uiheight=0.05;uiweith=0.12;uilow=0.08;uileft=0.85;dif=0.08;h=figure('color',[0.8,0.9
原创
2022-03-21 19:37:53
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