包含matlab代码以及基于此代码的论文一篇。 代码主要实现对数据的多维特征提取，包括峰值裕度等多个时频域特征。然后将提取到的特征输入到BP神经网络中，从而将故障轴承数据与正常轴承数据分类。

【故障诊断分析】滚动轴承故障诊断系统含Matlab源码

1、python程序 2、有数据集 3、里面进行了三种算法对比，遗传算法、粒子群算法和布谷鸟算法 4、有一篇类似论文

麻雀算法为2020年的新算法，这里用麻雀算法（SSA）优化支持向量机，并以滚动轴承故障诊断为例子，代码注释较全，适合新手，可以跑出来，本人亲自测试过，绝对可以。

1、python程序 2、利用CEEMDAN计算了多尺度熵MSE 3、有数据集可直接运行

1、有完整原始数据 2、python程序 3、程序详细，可直接运行

基于振动信号的滚动轴承故障诊断; 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法（python代码） 轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

本文档主要针对滚动轴承故障分析过程、频谱分析、扰动频率计算以及轴承失效的九个阶段的介绍

从振动信号中提取故障特征是滚动轴承故障诊断的常用方法。提出了利用零空间追踪算法和包络谱分析进行滚动轴承故障诊断的方法。首先对轴承故障振动信号进行零空间追踪(Null Space Pursuit)分解,降低噪声的干扰,提取高能量成分。然后对高能量分量进行包络谱分析得到振动信号特征频率,与理论故障特征频率对比后确定故障类型。仿真和试验结果显示该方法能够成功提取特征频率,辨别轴承故障类型,具有一定的实际意义。