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【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】
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基于小波包能量分析的滚动轴承故障诊断
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。
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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。
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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:
采用美国西储大学轴承数据集进行方法验证,结果表明该方法能够有效识别滚动轴承故障。
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降阶LPV观测器(LPV-RUIO):用于执行器故障的检测、隔离和估计。
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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:i5-3337U CPU @ 2.7 GHz(双核)或更高
内存:6 GB RAM 或更高
软件:MATLAB R2016b 或更高版本
相关论文:
Emanuel Bernardi 和 Eduardo J. Adam. “基于观察者的工业过程故障检测和诊断策略”. 于:富兰克林学院学报 357(14 2020),第 9895-9922 页。ISSN:0016-0030。
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