【JCR一区级】混沌博弈算法CGO-DBN轴承故障分类【含Matlab源码 5912期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2024-09-11 21:13:27 首次发布
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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、智能算法-DBN轴承故障分类

DBN（Deep Belief Network，深度信念网络）是一种深度学习模型，它由多层神经网络组成，每一层都是一个受限玻尔兹曼机（RBM），用于特征提取

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【JCR一区级】混沌博弈算法CGO-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5447期】
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08-21 1001
混沌博弈算法CGO-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
美国西储大学滚动轴承故障诊断数据集.zip
07-07
美国西储大学滚动轴承故障诊断数据集.zip
【故障诊断】 SVM滚动轴承故障状态识别（含准确率）【含Matlab源码 4933期】
Matlab912100926的博客
08-25 729
SVM滚动轴承故障状态识别（含准确率） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于门控循环单元GRU实现锂电池健康预测附matlab代码
qq_59747472的博客
06-28 633
随着电动汽车、移动电子设备等领域对锂离子电池需求的快速增长，电池健康状态的实时监测与预测显得尤为重要。准确预测电池健康状态可以有效地防止电池失效、提高电池使用寿命、降低安全风险以及优化电池管理系统。然而，锂电池的健康状态是一个复杂的非线性过程，受到多种因素影响，如温度、电流、电压、充放电循环次数等。传统的电池健康状态预测方法往往依赖于经验模型或统计方法，难以捕捉到电池内部复杂的变化规律，导致预测精度有限。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为锂电池健康状态预测提供了新的思路。
【雷达】单基地雷达空时自适应处理matlab实现
m0_60703264的博客
05-21 1175
在现代雷达系统中，目标信号通常被各种各样的干扰信号所淹没，例如杂波、干扰和噪声。为了有效地检测和跟踪目标，雷达系统需要具备抗干扰的能力，而空时自适应处理 (Space-Time Adaptive Processing, STAP) 技术就是其中一项重要的技术。STAP 技术能够利用空时域的信息来抑制干扰，提高雷达系统的抗干扰性能。本文将重点介绍单基地雷达的 STAP 技术，并深入探讨其原理、算法以及应用。1. 单基地雷达 STAP 的基本原理。
DFT波束形成
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-22 5867
clc clear N=32; d=1; lamada=2*d; theta=-pi/2:pi/720:pi/2; fai=2*pi/lamada*d*sin(theta); k=0:N-1; S=exp(1j*k'*fai); theta_yi=pi/6; %Ö÷¼«´óÖµ±»¿ØµÄ·½Ïò r=round(N*d/lamada*sin(theta_yi))+1;%µÚrÁÐΪÖ÷²¨Êø¿Øµ½pi/6µÄ²¨Êøͼ Ar=fft(S，32); ...
【JCR一区级】混沌博弈算法CGO-DBN轴承故障分类【含Matlab源码 5912期】.zip
最新发布
02-13
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【JCR一区级】基于matlab混沌博弈算法CGO-DBN轴承故障分类【含Matlab源码 5912期】.zip
07-31
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main .m； 数据； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE-DBN分类
【JCR一区级】Matlab实现混沌博弈优化算法CGO-DBN实现轴承故障分类算法研究.rar
07-25
1.版本：matlab2014/2019a/2021a ...擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
【故障诊断】西储大学轴承故障数据读取Matlab实现
qq_59747472的博客
07-25 1171
机械设备的运行状态监测与故障诊断是保证设备安全可靠运行的关键环节，而轴承作为机械设备中最常见的部件之一，其故障诊断尤为重要。西储大学轴承数据中心收集了大量的轴承故障数据，成为学者们研究轴承故障诊断方法的宝贵资源。本文将介绍如何利用Matlab软件读取西储大学轴承故障数据，为进一步的故障特征提取和诊断模型构建奠定基础。一、 西储大学轴承故障数据概述。
SVM用于故障诊断的实现
02-09
支持向量机SVM故障诊断。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。
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07-15
对线性调频信号用dft方法分频后进行窄带波束形成后拼接，为宽带波束形成方法
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10-03
通用的svm故障诊断工具箱在基本内容上是完整的。
轴承故障诊断matlab代码（四种方法）
05-24
数据分析中主要针对内外圈故障，应用4种故障分析方法分别进行分析.通过对同一转动频率的信号采用不同处理分析方法及同一分析方法对不同转动频率的的比较，可以发现时域无量纲参数分析、FFT分析这两方法可以有效的发现故障，但是不容易得出故障信号频率，因此不能分析出具体是哪一种故障。Hilbert包络谱分析和Haar小波分析和数学形态学分析相对于前面的几种方法，可以更好的观测出故障信号频率，从而可以分析故障类型。
SVM的径向基网络故障诊断
05-27
结合支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 在解决小样本数据集及非线性问题上的独特优势和径向基网络(Radial Basis Function ,RBF)的多模式分类特点，提出了一种基于支持向量机的径向基网络故障诊断方法。并将该方法应用在齿轮箱的故障诊断上，实验结果表明该方法可以提高径向基网络的泛化能力，获得更准确的诊断结果。
【气动学】龙格库塔算法三维制导律仿真（攻击静止机动目标）【含Matlab源码 8825期】
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10-08 793
龙格库塔算法三维制导律仿真（攻击静止机动目标） 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
写一下轴承故障诊断的代码
weixin_35749440的博客
02-16 1714
轴承故障诊断通常需要结合振动信号和声音信号等多种传感器数据进行分析，代码实现比较复杂。以下是一种简单的基于振动信号的轴承故障诊断代码示例： ```python import numpy as np from scipy.fftpack import fft from scipy.signal import hilbert 加载振动信号数据 vibration_data = np.load('vib...
【动手教你学故障诊断:Python实现Tensorflow+CNN深度学习的轴承故障诊断（西储大学数据集）（含完整代码）】
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qq_34211771的博客
06-09 2万+
动手学基于Python+CNN深度学习的轴承故障诊断（西储大学数据集）（含完整代码）该项目使用tensorflow和keras搭建深度学习CNN网络，并使用西储大学数据集作为训练集和测试集，对西储大学mat格式数据进行处理，将数据放入搭建好的网络中进行训练，最终得到相关故障诊断模型。最近在上故障诊断的课程，老师发给我们西储大学的轴承故障数据集，让我们自己去折腾。正巧前段时间学习了深度学习的课程，因此想着自己搭建一个深度学习的网络来进行相关故障的诊断。查阅相关文献，使用深度学习的故障诊断方法目前主要有两种形式
利用SVM小样本机械故障诊断（MATLAB代码）
qq_40840797的博客
09-05 3377
1.结果展示
Matlab混沌博弈优化与CGO-DBN轴承故障分类研究
资源摘要信息:"【JCR一区级】Matlab实现混沌博弈优化算法CGO-DBN实现轴承故障分类算法研究" 1. 算法背景与应用领域 混沌博弈优化算法（Chaos Game Optimization, CGO）是将混沌理论与博弈论相结合的一种优化算法。...
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