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。 网站正在不断建设和完善过程中,欢迎大家给予建议和参与社区建设
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2021-12-05 18:17:42
博客笔记
4381
分类:边缘感知
专栏:轴承
2021-12-04 22:43:30
博客笔记
4576
分类:边缘感知
专栏:轴承
2021-12-04 23:08:02
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3110
分类:边缘感知
专栏:轴承
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该轴承数据集是某大数据竞赛的训练数据集,本文提供了数据下载和数据描述文件下载入口,欢迎阅读~
2021-12-04 23:42:04
博客笔记
3182
分类:边缘感知
专栏:轴承
国外工业数据集平台
2021-12-05 18:44:41
博客笔记
4222
分类:边缘感知
专栏:轴承
刀具数据及其数据说明文档详情请看本文章介绍
2021-12-04 23:12:45
博客笔记
1536
分类:边缘感知
专栏:刀具
OPPORTUNITY动作识别数据集
2021-12-04 23:22:36
博客笔记
587
分类:边缘感知
专栏:动作识别
东南大学齿轮箱数据
2021-12-04 23:41:24
博客笔记
5995
分类:边缘感知
专栏:齿轮箱数据集
电机状态预测数据集
2021-12-09 11:26:41
博客笔记
7199
分类:边缘感知
专栏:故障诊断
机电设备故障诊断
2021-12-09 11:27:13
博客笔记
5953
分类:边缘感知
专栏:故障诊断
依据滚动轴承的结构参数,可以计算出轴承滚道外圈故障、滚道内圈故障、滚动体故障和保持架故障所产生的特征频率,具体的计算公式如下:(1)外圈故障(2)内圈故障(3)滚动体故障(4)保持架故障式中:ddd代表滚动体直径,DDD表示滚道节径,α\alphaα表示轴承接触角,zzz表示滚动体个数,fff表示转频...
2021-12-08 10:24:10
互联网
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分类:算法开发
专栏: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。
2021-12-10 18:15:00
互联网
1174
分类:算法开发
专栏:故障诊断
该试验台在不同小齿轮条件下进行测试,并通过加速度计进行齿轮故障数据振动信号采集,加速度计采样率为10KHz、采样时长为10s,采样数据共3包,每一包数据对应着不同故障类型,分别是健康状态、齿轮断齿、齿轮磨损状态下的数据集。该数据集被授权于用于任何学术和研究目的。...
2022-08-09 16:05:36
博客笔记
543
分类:边缘感知
专栏:齿轮箱数据集
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。