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故障诊断的性能评估指标
评价一个故障诊断系统的性能指标总结如下
1、故障检测的及时性
故障检测的及时性，是指系统在发生故障后，故障诊断系统在最短时间内检测到故障的能力。故障发生到被检测出的时间越短说明故障检测的及时性越好。
2、早期检测的灵敏度
早期检测的灵敏度，是指故障诊断系统对微小故障信号的检测能力。故障诊断系统能检测到的故障信号越小说明其早期检测的灵敏度越高。
3、故障的误报率和漏报率
故障的误报率和漏报率，误报指系统没有出去故障却被错误检测出发生故障；漏报是指系统发生故障却没有被检测出来。一个可靠的故障诊断系统应尽可能使误报率和漏报率最小化。
4、故障分离能力
故障分离能力，是指诊断系统对不同故障的区别能力。故障分离能力越强说明诊断系统对不同故障的区别能力越强，对故障的定位就越准确。
5、故障辨识能力
故障辨识能力，是指诊断系统辨识故障大小和时变特性的能力。故障辨识能力越高说明诊断系统对故障的辨识越准确，也就越有利于对故障的评价和维修。
6、鲁棒性
鲁棒性，是指诊断系统在存在噪声、干扰等的情况下正确完成故障诊断任务，同时保持低误报率和漏报率的能力。鲁棒性越强，说明诊断系统的可靠性越高。
7、自适应能力
自适应能力：是指故障诊断系统对于变化的被测对象具有自适应能力，并且能够充分利用变化产生的新信息来改善自身。
以上性能指标在实际应用中，需要根据实际条件来分析判断哪些性能是主要的，哪些是次要的，然后对诊断方法进行分析，经过适当的取舍后得出最终的诊断方案。
版权声明：遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议原文链接：https://blog.csdn.net/king110108/article/details/73469096
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机电设备故障诊断数据集
机电设备故障诊断
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故障诊断技术体系阐述
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专栏：故障诊断
一种基于CNN的数据驱动故障诊断方法
本文主要分为四个部分：目录本文主要分为四个部分：1.数据预处理2.使用的CNN框架3.性能评估4.总结
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基于深度学习的滚动轴承故障诊断
本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统项目中涉及使用了多种方法对比检测结果，包括：传统机器学习方法：随机森林深度学习方法：CNN增加残差模块后的深度学习方法：ResNet如各位童鞋需要更换训练数据，完全可以根据源码将图像和标注文件更换即可直接运行。
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旋转机械故障诊断学基础知识
1. 机械故障诊断涉及哪些学科？做哪方面的科学研究？包含了哪些技术？形成了哪些方法？解决什么工程问题？(1) 涉及的学科有：机械、力学、电子、计算机、信号处理、人工智能等。(2) 机械故障诊断是研究机器或机组运行状态的变化在诊断信息中的反映，因此包括信号获取与传感技术、故障机理与征兆联系、信号处理与特征提取、识别分类与智能决策等方面的研究，根据基础和关键科学问题又可细分为机械系统运行状态下故障动态演化机理、机械系统动态信号处理的内积匹配原理与微弱信号特征增强机制、故障定量识别和剩余寿命预测原理、
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故障诊断期刊文献分析
看看故障诊断研究重点方向在哪？故障诊断总发文量统计如下：前20个主要主题词分布情况：前20个次要主题词分布情况：录用期刊分布：期刊类型：学科分布情况：发文机构分布：基金分布情况：...
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1 故障诊断的含义故障就是指机械设备丧失了原来所规定的性能和状态。通常把运行中的状态异常、缺陷、性能恶化及事故前期的状态统称为故障，有时也把事故直接归为故障。而故障诊断则是根据状态监测所获得的信息，结合设备的工作原理、结构特点、运行参数及其历史运行状况，对设备有可能发生的故障进行分析、预报，对设备已经或正在发生的故障进行分析、判断，以确定故障的性质、类别、程度、部位及趋势。大型旋转机械
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旋转设备故障诊断轴心轨迹分析
轴心位置分析： 1、轻微不对中,轴心轨迹则呈椭圆形; 2、在不对中方向上加一个中等负载,轴心轨迹变为香蕉形; 3、严重不对中故障会使转子的轴心轨迹图呈现外“8”字形,这种具有8字形的轴心轨迹,一般表现为二倍频或四倍频的成分较大。 4、轴心轨迹呈“8”字型,是典型的不对中故障所致。最大的可能是2号轴承附近的发电机与同
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关于站长
从事设备故障预测与健康管理行业多年的PHM算法工程师（机器医生）、国际振动分析师， 实践、研发和交付的项目涉及“化工、工业机器人、风电机组、钢铁、核电、机床、机器视觉”等领域。专注于工业智能预警系统研发， 通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊，为机器设备健康运行保驾护航。