MATLAB环境下基于谱幅值调制的轴承故障诊断 Python环境下基于WGANGP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例） 算法程序运行环境为Python，采用tensorflow深度学习模块。该代码利用生成对抗网络WGANGP方法生成时间序列信号（例如轴承振动信号），以增强不平衡训练数据下故障诊断模型的分类精度。 关于WGANGP方法，请参考： WGANGP方法介绍AI搬运工的文章知乎https：zhuanlan。zhihu。comp52799555 训练数据集为CWRUbearningdata，以B007类信号（滚动体故障，故障尺寸0。007mm）为例，生成的时间序列振动信号如下 MATLAB环境下基于希尔伯特（Hilbert）包络解调的轴承故障诊断采用Paderborn轴承数据集 使用传统的希尔伯特（Hilbert）包络解调方法对paderborn轴承数据集振动信号进行分析诊断，得出故障类型。 采集装置 试验数据来自德国Paderborn轴承数据集，试验平台由电动机、扭矩测量轴、滚动轴承测试模块、飞轮和负载电机等组成。轴承测试模块可安装不同的试验轴承。试验台采集不同工况下电机的电流信号及轴承外壳振动信号。操作参数：转速、径向力和负载扭矩。试验设置：对于每一个轴承，都有4组相同试验设置，3个主要操作参数有一组固定水平作为基本设置，作为一组实验；另外在固定水平的基础上改变其中一个参数，得到另外3组实验。测量过程中各操作参数保持不变，而温度则在整个试验过程中也保持在一定范围内。 试验轴承 装置可安装到轴承测试模块的轴承型号：6203、N203、NU203，试验采用的轴承类型均为6203。6203参数： 包络解调故障所引起的低频（通常是数百HZ以内）冲击脉冲激起了高频（数十倍于冲击频率）共振波形，对它进行包络、检波、低通滤波（即解调），会获得一个对应于低频冲击的而又放大并展宽的共振解调波形。当存在局部故障的轴承运行时，将会在运行中产生冲击脉冲，进而激起轴承的高频固有振动，这种高频固有振动将成为轴承的载波，并且受到故障引起的调制，故通过对轴承的振动信号，进行解调，可以在调制波谱中得到轴承出现的故障特征频率，从而用其诊断轴承的故障类型。对轴承振动信号进行包络解调，能够检测到很弱的冲击故障信号，因此可以比较容易的发现轴承的故障特征频率。其方法、实现过程为：先对原始数据进行Hilbert变换，再通过对经Hilbert变换后的数据取模得到包络线，再对其进行傅里叶变换，得到包络谱图，可以较为清晰地发现是否有故障特征频率的存在，从而对轴承的故障情况进行诊断。原始数据集链接https：mb。unipaderborn。deenkatmainresearchdatacenterbearingdatacenterdatasetsanddownload 原始数据选用N09M07F10KB231clear，load（KB23N09M07F10KB231。mat）；fs64e3；SamplingfrequencyT1SamplingperiodlowpassF5e3；lowpassfrequencyogDataN09M07F10KB231。Y；datarpmogData（4）。DrpmdatatestdataogData（end）。Dviberationdata 信号去趋势并作图subplot（121）；plot（testdata）；testdatadetrend（testdata）；subplot（122）；plot（testdata）； 解调与带通滤波 从包络谱图中可以看到有间隔的边频带。 计算故障特征频率计算故障特征频率D29。05；d6。75；frmean（rpm）60；用平均转速进行分析z8；滚子个数alpha0；bpfo0。5zfr（1dDcos（alpha））；bpfi0。5zfr（1dDcos（alpha））；bsf0。5Ddfr（1（dD）2（cos（alpha））2）；ftf0。5fr（1dDcos（alpha））； 画图包络谱以及故障特征频率对比线 python环境下基于CNN的轴承故障诊断及TSNE特征可视化 注意：该代码所用模块版本 tensorflow版本2。8。0 keras版本2。8。0 sklearn版本1。0。2 用到的模块如下importseabornassnsimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportmatplotlib。pyplotaspltfromsklearn。preprocessingimportLabelEncoderfromtensorflow。keras。utilsimporttocategoricalfromsklearn。metricsimportconfusionmatrix 所用的轴承数据部分如下 一维振动信号转化为灰度图 分类混淆矩阵 TSNE特征可视化 Pytorch环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断 源域数据为西储大学轴承数据48kcwrudata。npy 目标域与为江南大学轴承数据jnudata600data。npy 附带参考文献 MATLAB环境下基于典型相关性分析、偏最小二乘法和主成分分析方法的TE过程故障诊断 算法程序运行环境为MATLABR2018a，采用典型相关性分析、偏最小二乘法和主成分分析3种方法对TE过程进行故障诊断。其中，典型相关性分析CCA方法出图一个，偏最小二乘法出图2个，其他均为主成分分析出图，分别如下。 以上项目的代码可面包多找到 面包多代码 https：mbd。puboGeBENHAGEN 此外，知乎付费咨询：哥廷根数学学派 擅长现代信号处理（改进小波分析系列，改进变分模态分解，改进经验小波变换，改进辛几何模态分解等等），改进机器学习，改进深度学习，机械故障诊断，改进时间序列分析（金融信号，心电信号，振动信号等）
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