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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2021-12-04 23:12:45
博客笔记
1536
分类:边缘感知
专栏:刀具
2021-12-09 11:27:13
博客笔记
5953
分类:边缘感知
专栏:故障诊断
2022-04-20 15:00:51
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2975
分类:算法开发
专栏:故障预测与健康管理
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本文章介绍江南大学轴承数据集,提供数据集下载学习,江南大学轴承数据文件及实验简介可通过下载文件进行了解和学习~
2021-12-04 22:43:30
博客笔记
4576
分类:边缘感知
专栏:轴承
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
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
本文以CWRU轴承故障的振动信号数据库作为模型的训练集和测试集并根据现有论文的思路和模型框架,用pytorch复现了论文的模型结构和性能,在二分类问题中准确率高达100%本文在理论方便不再过多赘述,详细可看博主之前的博客或观看论文原文数据连接:https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/download-data-file论文链接:https://www.sci-hub.ren/10.1109/tie.2017.2774777代码
2021-12-09 15:29:35
互联网
2354
分类:算法开发
专栏:故障诊断
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
2021-12-13 17:29:41
互联网
7320
分类:算法开发
专栏:故障诊断
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
1、前言 风能作为一种清洁的永续能源,逐渐成为许多国家可持续发展战略的重要组成部分。我国的风能开发更是飞速发展,已经成为全球最大的风电市场。2015年,中国风电装机量再创新高。全国(除台湾地区外)新增装机容量3075.3万千瓦,同比增长32.6%,新增安装风电机组16740台;累计装机容量达到14536.2万千瓦,同比增长26.8%,累计安装风电机组92981台。
2021-12-19 15:22:38
互联网
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分类:算法开发
专栏:风电机组
LSTM数据集实战如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客,因为博主水平有限,结合其他文章尽量把原理写的清楚些。数据集首先附上数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1AKsz-ohmYHr9mBEEh76P5g提取码:6owv这个数据集是关于股票的,里面有日期,开盘价等信息。既然是时间序列预测,我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何,那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。实战先是导入相关包,一些常见的包就不详细说了,我们需要的Se
2021-12-25 19:48:44
互联网
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分类:算法开发
专栏:时间序列预测
本篇目录- 轴承类数据集- 齿轮箱数据集- 电机故障诊断数据集- 机电设备故障数据集- 结构健康监测和评估数据集- 液压装置状态评估数据集- 半导体制造过程数据集,故障诊断和故障预测数据集汇总并附下载方式
2022-02-09 18:19:44
博客笔记
4150
分类:边缘感知
专栏:未分组
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。