滑动轴承

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研究了集成挤压油膜阻尼器 (SFD) 的柔性转子-滑动轴承系统的动力学特性。建立了该系统的有限元模型，并采用数值方法分析了系统在不同转速、阻尼系数和不平衡量等因素下的振动响应。结果表明，挤压油膜阻尼器能够有效抑制转子的振动幅度，提高系统的稳定性。

该 Matlab 程序可用于对相关数据进行滑动平均滤波处理。您可以更改程序中的 m 值，以设置滑动的窗口宽度。

Matlab滑动条码使用HoG进行人脸检测的报告：HKUST CSD COMP5421项目2的详细内容可在此PDF中找到。滑动窗口模型的概念简单明了：独立分类所有图像块为对象或非对象。滑动窗口分类是对象检测的主要方法之一，尤其对于面部检测，是计算机视觉领域的重要应用之一。我们实现了简化但高效的滑动窗口检测器。Dalal-Triggs方法聚焦于特征表示，尤其是HoG表示类似于SIFT的梯度直方图。项目还包括处理异构数据、训练线性分类器（HoG模板），并在多个尺度下对数百万个滑动窗口进行分类。线性分类器结构紧凑，训练和执行速度快，适合处理大规模数据。详细使用说明可见proj4.m（Matlab程序）中的注释。如需进一步信息，请联系我们。

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。

在图像处理中，使用Matlab可以轻松实现滑动窗口技术。通过移动滑动窗口并获取其子窗口，可以有效地处理图像数据。如果滑动窗口超出图像边界，则会返回错误提示。使用条件控制的while循环，从图像的边界开始计数，可以轻松获取滑动窗口。介绍了如何利用Matlab实现这一技术，具体实现方法详见原文链接：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6310525

这份数据集来自美国凯斯西储大学，专门用于开发和验证轴承故障诊断算法。

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。

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。

时域分析 对轴承信号进行时域分析，提取信号的基本特征，如均值、方差等。 频域分析 采用频域分析技术，分析信号的频谱特征，识别频率成分及其幅值。 包络解调 进行包络解调，提取出信号中的调制信息，有助于故障诊断。 这些分析方法结合可有效识别轴承的故障状态，提供有力支持。