【故障分析与检测】基于Matlab的滚动轴承故障诊断技术【包含Matlab源代码2702版】

本项目利用小波包能量谱方法进行滚动轴承故障诊断。项目提供轴承在内圈故障、外圈故障、滚珠故障以及正常工作状态下的振动数据，并附带Matlab编写的、经过测试可用的、用于计算小波包能量谱的源代码。本项目可为相关领域研究者提供参考。

Matlab研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者。主函数为main.m，附带其他m文件供调用。支持Matlab 2019b版本，操作简单，按步骤放置文件并运行main.m即可获取结果。如遇问题，可通过私信联系获取解决方案。视频QQ名片提供更多服务，包括博客资源代码、期刊复现、Matlab程序定制及科研合作。

优化经验模态分解和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 为解决滚动轴承故障诊断难题，提出一种融合自适应波形匹配延拓方法的改进经验模态分解（EMD）和粒子群优化算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）的两阶段诊断方法。 方法: 改进EMD: 采用自适应波形匹配延拓方法有效抑制EMD端点效应，提升信号分解准确性。 特征提取: 对典型正常及故障振动信号进行改进EMD分解，提取能量信息作为特征。 模型训练: 利用提取的特征，结合PSO算法对SVM进行参数优化，构建高精度故障诊断模型。 在线诊断: 实时采集振动信号，经改进EMD分解和特征提取后，输入训练好的模型进行诊断，输出结果。 验证: 采用美

CSDN用户佛怒唐莲上传的视频均包含完整的可运行代码，适合初学者使用。主函数为main.m，还包括其他调用函数的m文件。代码适用于Matlab 2019b版本，若出现错误，可根据提示进行修改。若有疑问，请私信博主寻求帮助。运行步骤包括：将所有文件放入Matlab的当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行，等待程序完成并查看结果。如需更多仿真服务或Matlab程序定制，请联系博主获取更多信息。

Oracle 的故障诊断资料里，我还蛮推荐这份方法的。内容覆盖得挺全，从日志、进程、参数到性能视图，基本把 DBA 常用的排查套路都串了一遍。讲的也不啰嗦，适合你快速查阅和复盘。对着案例看，思路清晰，是 Job 任务卡住那段，写得挺实用的。

随着技术的进步，深度编码器分类模型在轴承故障诊断领域展现出广阔的应用前景。

利用MATLAB进行基于观察者的故障检测与诊断 该代码资源提供了一种基于观察者的故障检测与诊断（FDD）方案，适用于线性参数变化（LPV）系统。方案包含两种类型的观察者： 降阶LPV观测器（LPV-RUIO）：用于执行器故障的检测、隔离和估计。 全阶LPV未知输入观察器（LPV-UIOO）：用于传感器故障的检测、隔离和估计。 观察者的设计、收敛和稳定性条件基于线性矩阵不等式（LMI），确保了方案的可靠性。该方法的主要目标是为非线性系统提供一种基于新型模型的观察者技术进行故障检测和诊断。代码中包含两个典型化学工业过程的仿真结果，展示了该方法的实现和性能。 运行环境需求： 处理器：i5-33

BP 神经网络的 Matlab 代码，用于故障诊断的那种，整理得还挺用心的，尤其是归一化那块，代码写得比较清晰，直接能上手跑。你要是正好在研究机器故障或者传感器监测啥的，这套代码拿来就挺顺的。 网络结构和训练参数配置得还比较合理，支持自定义修改，适合新手练习，也能作为你自己模型的参考模板。里面还有对数据做归一化，对结果的稳定性影响挺大，别忽略这一步哦。 我试着跑了下，响应也快，训练收敛速度还行，不像有些代码老是卡在误差那里绕圈子。你如果手头正好有点故障数据，不妨拿这个代码测试下，效果还蛮不错的。 顺带推荐几个相关的参考程序，你可以根据自己用的是滚轴系统、柴油机还是想试试别的网络，比如SOM之类

关联规则挖掘的 Apriori 算法你听过，但这套用在智能电网故障诊断上的方案还挺有意思的。它对老版本的 Apriori 做了优化，只扫描一次数据库就能拿到所有项集的支持度，少了那种一遍一遍扫库的痛苦，效率一下子就上来了。 电网的三态数据你了解吗？运行、待机、故障三种状态，它们之间的组合逻辑还挺复杂。这篇方案通过改进的 Apriori 算法去挖掘这些状态背后的模式，再把这些规则丢进测试库里做在线判断，诊断响应也快，准确率也不错。 实际项目跑下来，效果还蛮靠谱的，是在一些大规模数据场景下，稳定性和实时性都能扛住。算法改得不多但挺巧，重点是思路清晰，适合你想快速上手在线挖掘项目的时候参考。 想细看