基于labview的HHT方法实现及在轴承故障诊断中的应用

在分析小波变换理论和齿轮振动信号特点的基础上,提出用小波分析法提取齿轮故障特征。齿轮振动信号具有非平稳性,并且受各种噪声干扰,小波分析法具有处理非平稳信号的突出优点。在MATLAB环境中,建立了齿轮振

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电机运行及故障有着复杂的物理(机、磁和电)演变历程,而传统的诊断方式是基于单参数特征,存在很大的不确定性。针对电机故障诊断系统中的多种状态监测与诊断技术,利用模糊信息融合原理实现对电机运行状态及故障的

全面详尽的介绍了模糊理论，并将其理论运用到实际的流程工业的故障诊断中，适用于控制学科和通信学科的学生加以学习和研究

基于模型的故障诊断方法研究，提出该理论并在卫星状态监测中应用。

主要介绍循环平稳理论知识在滚动轴承早期故障诊断应用的研究

改进LSSVM迁移学习方法的轴承故障诊断.pdf,机械系统存在的外部环境干扰、变工况条件以及无法直接测量等因素，导致获取的数据常常不满足传统机器学习的两个前提：训练与测试数据分布相同以及目标诊断数据量

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针对故障诊断中样本缺乏以及样本数据中难免存在噪声等问题,提出了变精度粗糙集与支持向量机杂合的故障诊断方法:先用变精度粗糙集理论提取故障诊断的特征,获得最优决策系统,在此基础上设计了SVM多分类器进行故