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整理后的美国凯斯西储大学轴承数据中心的数据集
将数据分类整理后的合集
2021-07-21 13:05:43
445.4MB
电机轴承
故障诊断
1
VMD_lz经典变分模态分解
经典算法——变分模态分解,Variational Mode Decomposition,可用于故障诊断和语音处理,能够自适应地经信号分解为一系列的子信号。
2021-07-21 12:18:06
3KB
信号处理
故障诊断
噪声消除
1
基于机器学习的24脉波整流器故障诊断方法.zip
程序和数据
2021-07-21 12:08:07
39.4MB
电气
行业分类-电子电器-基于多物理场的质子交换膜燃料电池水淹故障诊断方法.zip
行业分类-电子电器-基于多物理场的质子交换膜燃料电池水淹故障诊断方法.zip
2021-07-19 15:02:45
730KB
行业分类-电子电器-基于多物理场
云计算大规模服务器故障诊断平台的设计.pdf
云计算大规模服务器故障诊断平台的设计.pdf
2021-07-18 19:03:38
2.46MB
云计算
云服务
数据服务
参考文献
基于数据驱动的故障诊断方法综述
首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分 为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位, 并从数据利用及其与基于分析模型的方法比较等方面探讨了该方法的应用背景; 然后综述了按照新分类中基于数据 驱动故障诊断的现有方法, 分析比较了各方法的区别和联系; 最后指出了基于数据驱动故障诊断方法的几个具有前 景的研究方向.
2021-07-16 18:14:27
318KB
故障诊断|数据驱动|统计分析|信号处理|定量人工智能方法
1
国III故障诊断方法教材.doc
国III故障诊断方法教材
2021-07-16 09:02:49
664KB
国III故障诊断方法教材
1
基于D-S证据理论和BP神经网络的齿轮箱故障诊断
在故障诊断时,需要从多方面获得关于同一对象的多维信息并进行融合,才能对设备进行更可靠更准确地诊断,以求得最佳诊断结果。以齿轮箱故障作为研究对象,提出了一种基于D-S证据理论和BP神经网络相结合的信息融合诊断方法,并进行了验证。首先利用BP神经网络对测量数据进行分析诊断,最后用D-S理论对诊断结果进行融合,结果满足需求,从而证明了D-S理论和BP神经网络相结合的诊断方法的实效性。
2021-07-15 11:01:32
780KB
齿轮箱
D-S证据理论
BP神经网络
故障诊断
1
辛辛那提大学轴承数据集3rd_test
该数据集为辛辛那提大学轴承全生命周期数据集3rd_test
2021-07-14 15:06:30
580.83MB
故障诊断
1
基于数据挖掘技术的旋转机械故障诊断研究.pdf
基于数据挖掘技术的旋转机械故障诊断研究.pdf
2021-07-14 15:04:43
430KB
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