刀具数据集

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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   

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故障诊断技术体系阐述

1.引言 智能故障诊断（IFD）是指将机器学习理论，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）应用于机器故障诊断。这种方法利用机器学习理论，从采集的数据中自适应地学习机器的诊断知识，而不是利用工程师的经验和知识。具体而言，IFD需要构建一个诊断模型，该模型能够自动将收集的数据与机器的健康状态之间的关系连接起来。 机器学习的早期研究可追溯到1950年，1980年左右成为了人工智能的一个重要方向，并于2010年开始得到了广泛的应用。在此期间发明了许多传统理论，如AN...

2021-12-09 11:31:41    互联网    1215    分类：算法开发    专栏：故障诊断   

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智能故障诊断方法总结

1.故障诊断方法可分为三个步骤：信号处理、特征提取、模式分类。2.信号处理方法通常包括：时域处理（提取振动信号的相关指标）；频域处理（包络谱分析，频谱分析）；时频域分析（小波分析，傅里叶变换）3.故障诊断方法：专家系统故障诊断法，模糊故障诊断、灰色关联度故障诊断、神经网络故障诊断、数据融合故障诊断。...

2021-12-09 11:32:32    互联网    1893    分类：算法开发    专栏：故障诊断   

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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

2021-12-09 14:46:03    互联网    1949    分类：算法开发    专栏：故障诊断   

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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、

2021-12-13 14:30:26    互联网    2067    分类：算法开发    专栏：故障诊断   

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电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后”

一、“六诊”—口问、眼看、耳听、鼻闻、手摸、表测六种诊断方法，简单地讲就是通过“问、看、听、闻、摸、测”来发现电气设备的异常情况，从而找出故障原因和故障所在的部位。前“五诊”是借人的感官对电气设备故障进行有的放矢的诊断，称为感官诊断，又称直观检查法。同样，由于个人的技术经验差异，诊断结果也有所不同。可以采用“多人会诊法”求得正确结论。“表测”即应用电气仪表测量某些电气参数的大小，经过与正常数值对比，来确定故障原因和部位。1、口问当一台设备的电气系统发生故障后，检修人员应和医生看病一样，首先要了解

2021-12-13 16:52:04    互联网    1756    分类：算法开发    专栏：故障诊断   

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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：...

2021-12-13 17:11:53    互联网    3091    分类：算法开发    专栏：故障诊断   

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大型旋转机械状态监测与故障诊断

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   

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故障诊断和故障预测数据集汇总并附下载方式

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   

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齿轮故障诊断的实验数据集及python处理

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   

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