轴承故障

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。

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

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。

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。

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

使用Matlab代码进行轴承选择，通过修改输入参数来设计所需的产品。代码输出位于文末注释的最后部分。

此资源包括西储大学轴承数据、中英文版本的数据说明，以及用于matlab加载和处理轴承数据的案例和方法。还提供了使用EMD、Hilbert和FFT处理轴承数据信号的程序，并包含详细解释。此外，还包含了EMD、ITD、VMD等算法的程序，其中EMD程序附带中文解释。

在Matlab开发中，通过粒子过滤器实现多目标轴承的在线跟踪。演示展示了粒子滤波技术在BO跟踪中的应用。

详尽解析软件报错解决方法，操作核算模块的步骤和技巧。