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2021-12-04 23:21:00    博客笔记    696    当前专栏:动作识别    分类:边缘感知    本站官网:www.52phm.cn   

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1、可穿戴加速度计动作识别

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2、参考资料

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[推荐] 传感器融合动作识别

2021-12-04 23:41:45    博客笔记    916    分类:边缘感知    专栏:动作识别   


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2021-12-04 23:16:54    博客笔记    514    分类:边缘感知    专栏:动作识别   


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2021-12-04 23:19:10    博客笔记    529    分类:边缘感知    专栏:动作识别   



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西安交大轴承加速寿命实验数据

本文章介绍西安交大轴承加速寿命实验数据集,并提供下载入口~

2021-12-04 23:08:02    博客笔记    3110    分类:边缘感知    专栏:轴承   


OPPORTUNITY动作识别数据集

OPPORTUNITY动作识别数据集

2021-12-04 23:22:36    博客笔记    586    分类:边缘感知    专栏:动作识别   


机械振动信号15个时域统计指标

时域统计指标计算公式振动信号原始统计特征分为两类:时域统计特征、频域统计特征。信号的时域特征是通过统计分析信号的各种时域参数、指标的估计或计算得到的,如表所示,分为有量纲参数和无量纲参数两种,其中1-9为有量纲参数和10-15无量纲参数。python程序def get_time_domain_features(data): '''data为一维振动信号''' x_rms = 0 absXbar = 0 x_r = 0 S = 0 K = 0

2021-12-07 23:41:14    互联网    950    分类:算法开发    专栏:振动信号预处理   


滚动轴承故障特征频率计算公式

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    1725    分类:算法开发    专栏:故障诊断   


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。

2021-12-10 18:15:00    互联网    1174    分类:算法开发    专栏:故障诊断   


深度学习对振动类光谱信息的处理论文笔记

光谱原始数据通常存在伪影,噪声等问题,而预处理步骤可能对准确率造成影响,同时对不同数据的适应性差,神经网络能提供端到端的方法(或者省去某个预处理步骤),因而具有一定前景。数据驱动的深度学习技术可以发现大数据集中复杂的结构,并从数据中提取关键特征。一.综述文章:Deep learning for vibrational spectral analysis: Recent progress and a practical guide(2019)自2017年提出,将深度学习应用于光谱处理这一领域,迄

2021-12-14 22:12:02    互联网    740    分类:论文速递    专栏:未分组   


轴振动和轴承振动的区别

轴振动,即轴相对于轴承座的相对振动,一般用在大机组的在线上,比如本特立的3300等。安装时是把传感器(多是位移传感器)固定在轴承座上,因此测的是轴相对于轴承座的相对位移,单位多是位移;另一个应该是轴承座振动,即在监测时把传感器(大多数巡检用的便携式数据采集器都是如此,多为加速度传感器)用磁铁固定在轴承座上(没有安装),测的是轴承座的绝对振动。总之,传感器不同,安装方式和位置不同,测量的单位

2021-12-17 09:40:04    互联网    872    分类:算法开发    专栏:振动信号预处理   


数据挖掘--风电机组异常数据识别与清洗

一、赛题背景(一)背景风能是一种环境友好且经济实用的可再生能源。中国是世界排名第一的风力发电国家、新装风力发电设备装机容量最大的国家,并且保持快速增长。由于风力发电正处于飞速发展阶段,风电场数量和规模不断扩大,然而受地理条件和环境因素限制,风电场多位于偏僻遥远的平原、山区或海上,因此为风电公司引入SCADA系统(数据采集与监视控制系统)对风电场群的日常运行进行集中监控、调度和管理,但风电机组受设备、环境、运行状态等因素影响,SCADA系统实时采集的风机运行数据会存在有大量异常值和缺失值,这些“脏数据”的

2021-12-19 01:00:15    互联网    1264    分类:算法开发    专栏:风电机组   


基于CNN实现细胞识别分类

本数据集用于检测疟疾的细胞图像,细胞图像分为两类: 一类是感染的细胞,另一类是未感染的细胞目标需求1:要基于卷积神经网络CNN来识别哪些细胞已经感染、哪些细胞还未感染 目标需求2:可视化模型随着迭代次数的训练集与测试集损失值的变化情况 目标需求3:可视化模型随着迭代次数的训练集与测试集准确率的变化情况

2022-03-31 21:45:25    博客笔记    1103    分类:算法开发    专栏:未分组   


故障诊断中的加速度、速度和位移有什么区别吗?

为什么基于振动信号的故障诊断中,采集的信号通常是加速度信号,而不是位移、速度信号呢?看了一些旋转机械故障诊断的文章,发现采集的信号通常都是加速度信号。自己也用位移信号和加速度信号比较着试了一下,加速度信号做出来的效果的确要好。但是原因???还请知道的大佬指教。

2022-08-22 14:34:00    博客笔记    183    分类:边缘感知    专栏:未分组   


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  •         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。


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