Matlab EMD滚动轴承故障诊断（外圈时域频谱包络图）视频下载

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。

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上传的视频均配备完整可运行的代码，适合初学者使用。主要包含主函数：main.m及其相关调用函数。代码适用于Matlab 2019b版本，如有运行问题，请根据提示进行调整或联系博主获取帮助。操作简单：将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行即可获取结果。如需进一步仿真服务或定制Matlab程序，请通过私信或扫描博客文章底部的QQ联系方式。

这个文件包含了滚动轴承座UCF201的三视图，非常方便调用。

来自凯斯西储大学的数据资源，ball0.007mils0load1797rpm.mat 是个蛮经典的轴承故障诊断案例。它记录的是在电机转速大约 1797RPM、负载变化时，带故障滚动体的振动数据。故障是用 EDM 电火花做的，尺寸控制在 0.007 英寸左右，比较精细。整个实验条件明确，适合搞数据驱动或者模型验证的朋友参考。 电机用的是 2 马力的信实品牌，安装了故障轴承之后，从近场远场两个方向采集了加速度数据。数据颗粒度挺高的，适合做小波、包络解调、甚至深度学习训练集。你想搞分类预测、状态评估、特征提取，拿这个数据练手真挺合适的。 我自己用它做过故障频率提取的实验，信噪比还不错，起来也不费劲

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。

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断，通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表，验证了该方法的准确性和普适性。