基于小波包能量分析的滚动轴承故障诊断

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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

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。

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。

我编写了一个用于信号进行小波包分解后计算各节点能量的matlab程序。

这个文件包含了滚动轴承座UCF201的三视图，非常方便调用。

一个利用Matlab实现故障诊断的神经网络程序。该程序通过神经网络模型来识别和分析设备故障，为工程师提供精准的故障诊断解决方案。

传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设，而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设，但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制，通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤，实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明，IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能，有效降低了误报和漏报率，优于 Q 统计量方法。

首先，阐述了数据驱动故障诊断方法的研究动机和国内外发展现状。从新的视角，将现有方法划分为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法，说明该方法在整个体系中的地位，并探讨了其数据利用及与基于分析模型的方法的比较。接着，按照新分类对基于数据驱动的故障诊断现有方法进行综述，分析并比较了各方法的区别和联系。最后，指出了数据驱动故障诊断方法的几个前景广阔的研究方向。