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2021-12-04 23:46:49    博客笔记    899    当前专栏:工业机器人    分类:边缘感知    本站官网:www.52phm.cn   

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[推荐] 可穿戴传感器健康老年人动作识别

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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2021-12-04 23:48:39    博客笔记    964    分类:边缘感知    专栏:工业机器人   


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2021-12-04 23:52:28    博客笔记    2091    分类:边缘感知    专栏:半导体   



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python机器学习与特征工程理论与代码实现

通过python编程语言实现特征工程功能,本篇特征工程文章较为全面的介绍数据预处理,缺失值处理方法、异常值处理方法、数据无量纲、标准化、归一化,另外还介绍特征选择、特征降维等特征工程知识

2021-12-04 12:12:30    博客笔记    4526    分类:算法开发    专栏:特征工程   


传感器融合动作识别

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


二值传感器动作识别

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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   


电机状态预测数据集

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2021-12-09 11:26:41    博客笔记    7200    分类:边缘感知    专栏:故障诊断   


机电设备故障诊断数据集

机电设备故障诊断

2021-12-09 11:27:13    博客笔记    5954    分类:边缘感知    专栏:故障诊断   


机械振动信号13个频域指标

频域统计指标计算公式振动信号频域分析首先需要把信号的时域波形借助离散傅里叶变换转化为频谱信息,公式如下:式中:x(kΔt)x(k\Delta t)x(kΔt)为振动信号的采样值;NNN为采样点数;Δt\Delta tΔt为采样间隔;kkk为时域离散值的序号。求得频谱信息后,可根据频域统计指标公式计算相应的值,公式如下:python程序def get_fre_domain_feeatures(f,y): fre_line_num = len(y) p1 = y.mean()

2021-12-08 09:51:40    互联网    4319    分类:算法开发    专栏:振动信号预处理   


旋转机械振动物理力学特性

机械振动4.1 简谐振动4.1.1 简谐振动的动力学特性4.1.2 单摆4.2 简谐振动的运动学4.2.1 简谐运动的运动学方程4.2.2描述简谐振动的三个重要的特征向量1 振幅2 周期3 相位和初相位4.2.3 简谐振动的矢量表示法4.3 简谐振动的能量4.4 简谐振动的合成4.4.1 同方向、同频率简谐振动的合成4.4.2 两个同方向、不同频率简谐振动的合成4.4.3 两个相互垂直、相同频率的简谐振动的合成(没整理)4.4.4 两个相互垂直、不同频率的简谐振动的合成(没整理)4.4.5 振动的频谱分析4

2021-12-10 17:18:58    互联网    903    分类:算法开发    专栏:故障诊断   


机械故障诊断方法论

1. 故障诊断概念故障诊断主要研究如何对系统中出现的故障进行检测、分离和辨识 , 即判断故障是否发生 , 定位故障发生的部位和种类 , 以及确定故障的大小和发生的时间等 。2. 故障诊断方法故障诊断防范可分为定性分析和定量分析两大类 , 如图 1 所示。 其中 , 定量分析方法又分为基于解析模型的方法和数据驱动的方法 , 后者又进一步包括机器学习类方法、多元统计分析类方法、信号处理类方...

2021-12-13 14:48:01    互联网    2029    分类:算法开发    专栏:故障诊断   


风力发电机组结构

风力发电机组由风轮、叶片、主轴承、齿轮箱、发电机、电气系统、液压系统、刹车系统和偏航系统等组成[#],其结构如图1所示。风电机组通过叶轮捕获风能,通过齿轮箱传递到发电机,发电机将机械能转化为电能,通过变频器接入电网。风力发电机由风轮及变桨距系统、轮毅、结构(机舱、地基和塔架)、传动装置、齿轮箱、发电机、电气系统、控制系统、传感器、刹车系统、液压系统和偏航系统等构成。风电机组首先将风能通过风轮转换...

2021-12-19 01:12:13    互联网    561    分类:算法开发    专栏:风电机组   


电机状态分类预测与研究

电机状态.txt数据集中最后一列是`电机状态`标签,其余列是特征。本数据集可以作为学习工业数据的分类算法使用,(1)分析不同电机状态的特征分布情况;(2)建立分类模型体验分类算法的应用。

2022-04-20 15:00:51    博客笔记    2976    分类:算法开发    专栏:故障预测与健康管理   


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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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