【故障诊断预测】基于matlab FFT与DBN轴承故障诊断预测【含Matlab源码 1741期】

已于 2024-10-15 19:36:45 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（初级版） 文章标签： matlab
于 2022-03-02 21:53:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/123241302
该博客介绍了如何使用matlab进行FFT与深度信念网络（DBN）结合的轴承故障诊断预测。通过加载和预处理数据，设置DBN参数，进行逐层预训练和微调，最终在训练集和测试集上评估模型的准确性。实验结果显示在2014a版本的matlab环境下进行。

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基于FFT和深度置信网络DBN的轴承故障诊断——Matlab 实现
uote_e的博客
06-21 358
其频率为转速的倍数。在实际的轴承运动中，基频信号的频率往往比高频振动信号的频率小得多。首先，将采集到的原始信号进行预处理，消除噪声干扰，然后按照一定时间间隔采样，得到采样序列 x(n)，其中 n 为采样点的序号。（2）高频振动信号：这是由于轴承内部故障引起的振动信号，通常包含在高频信号中。在实际的轴承故障信号中，高频信号的幅值通常很小，只有基频信号的几个百分之一。根据轴承故障信号的特点，可以将其分解为多个组成部分：基频信号、高频振动信号、轴承外壳振动信号、背景噪声信号等。%%% 2. 信号分解 %%%
【故障诊断】基于matlab小波包分能量谱对滚动轴承故障诊断【含Matlab源码 4865期】
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07-01 118
小波包分能量谱对滚动轴承故障诊断 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序matlab.zip
08-08
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序matlab
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序
03-19
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序；故障诊断运用的是BP神经网络，数据预测运用的是RBF神经网络，已经程序测试，成功运用
MATLAB代码基于cnn-lstm的轴承寿命预测
qq_41852764的博客
05-11 5198
一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称LSTM）神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换（fast Fourier transform，简称FFT）；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为CNN的输入，然后，再将深层特征输入到LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值；最后，实现轴承寿命预测。 opts = trai
轴承全寿命周期时频域分析matlab程序
08-07
美国宇航局（NASA）网站轴承全寿命周期数据时频域分析的matlab程序，挺好用的,祝大伙科研顺利！
【故障诊断预测】基于matlab FFT与DBN轴承故障诊断预测【含Matlab源码 1741期】.zip
03-02
故障诊断分析： 雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计：SOC估计 目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：...
【故障诊断】斑马算法优化双向时间卷积神经网络ZOA-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5062期】
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07-13 1069
斑点鬣狗算法优化双向时间卷积神经网络SHO-BiTCN轴承数据故障诊断 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号分析】基于matlab全相位FFT信号分析【含Matlab源码 3684期】
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12-18 1094
全相位FFT信号分析 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
Matlab 预防性维修,基于故障预测的预防性维修策略优化模型.pdf
weixin_36307549的博客
03-16 768
基于故障预测的预防性维修策略优化模型第7期 组 合机床 与 自动 化加 工技 术 No．72015年7月 M odularM achineTool& AutomaticManufacturingTechnique Ju1．2015文章编号：1001—2265(201...
故障诊断代码matlab-nonlinear_prediction:Matlab文件进行非线性预测
05-28
故障诊断代码matlab 非线性预测 Matlab文件进行非线性预测 该matlab代码利用动态系统理论来研究故障估计的应用。 在出版物“ Khan and Takehisa（2020）。通过非线性分析诊断间歇性故障。IFAC2020”中，使用该方法生成结果。 它分析了由于间歇条件下动态变化而引起的非平稳性。 对于传统的故障诊断设备而言，间歇性故障检测具有挑战性，因为它们无法始终表现出来并以无法预测的方式消失。 它们可能是组件某些物理性能下降的症状。 这个想法是摆脱传统的条件监测方法，并通过使用相空间重构构建参考轨迹来研究非线性分析的使用。 该代码的“ nd相空间转换”部分会将单变量信号转换为其相空间表示。 当出现间歇现象时，可以将其用作任何偏差的客观度量。 代码的“预测”部分将尝试重建未来信号的外观，并将结果与​​实际响应进行比较。 因此，它计算出残差。 最后一部分，即故障可能性的计算，试图调节残差结果的敏感性。 该研究的意义在于确定新的故障隔离界限，以提高诊断成功率，并有可能导致早期诊断电气设备中的间歇性故障。
【故障诊断分析】基于matlab FFT轴承故障诊断【含Matlab源码 1397期】.zip
12-12
优快云海神之光上传的代码均可运行，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； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b或2023b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 功率谱估计： 故障诊断分析： 雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计：SOC估计 目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪（CEEMDAN）、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号
机器学习工程师 — Udacity 强化学习走迷宫
USTB_YYX的博客
06-27 2102
Section 0 问题描述与完成项目流程 1. 问题描述 在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。 如上图所示，智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中，有陷阱（红色炸弹）及终点（蓝色的目标点）两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。 小车可执行的动作包括：向上走 u、向右走 r、向下走 d、向左走 l。 执行不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体而言，...
强化学习之走迷宫
wdhh6的博客
03-29 877
基于强化学习获取走迷宫知识 从开始地点，重复按分支一直走到终点，能够获得各个场所所对应的奖赏。此时，尽量学习能够获得更多的奖赏的行动知识。 基于强化学习来解决上述问题，在各个不同分支中选择一个前进，以获取行动的选择知识为目标。这里，为了学习各个分支点的行动所对应的Q值，以树的数据结构设定Q值。如下图： 在Q学习中，用随机数作为Q值的初始值。通过随机值对Q值的初始化，基于Q值选择行动，学习不断进行。 在行动选择中，应该优先选择Q值大的行动，但是单纯地选择最大的Q值对应的行动是无法很好地进行Q学习的。如果这样
【预测模型】基于FFT与深度置信网络DBN轴承实现故障诊断matlab代码
qq_59747472的博客
01-04 1252
1 简介 随着通信,存储技术的不断进步,轨道交通已向"车辆大数据"的方向发展,对故障诊断技术提出了更高的要求.给出了一种FFT+ DBN+参数寻优的牵引系统电机轴承诊断方法,完成了无监督特征提取与有监督微调网络模型的构建,解决了网络参数设置难的问题,并有效提高故障识别准确度,为电机轴承故障诊断提供了解决方案,具有很强的工程应用价值​。 DBN由无监督训练的预训练部分与有监督训练的微调部分构成。其中预训练部分主要由多层受限 玻 尔 兹 曼 机(restricted Boltzmann Machin...
【轴承寿命】轴系角接触球轴承寿命计算Matlab实现
j_jinger的博客
10-17 1394
角接触球轴承作为一种精密机械元件，广泛应用于各种旋转机械设备中，其寿命直接影响设备的可靠性和运行效率。准确预测轴承寿命对于设备维护、维修策略制定以及成本控制至关重要。本文将探讨基于Matlab的角接触球轴承寿命计算方法，深入分析其计算原理，并结合具体的Matlab代码实现进行详细阐述。一、 轴承寿命计算理论基础轴承寿命的计算通常基于Lundberg-Palmgren公式，该公式考虑了轴承承受的载荷、材料特性以及运行参数等因素对寿命的影响。
基于MATLAB的FFT和DBN轴承故障诊断预测
最新发布
05-05
### MATLAB中FFT和DBN在轴承故障诊断预测中的实现方法 #### 方法概述 轴承作为机械设备的重要组成部分，在长期运行过程中容易因磨损或其他原因发生故障。为了降低设备停机风险，早期的故障诊断显得尤为重要。MATLAB 提供了一个强大的平台用于信号处理和机器学习建模，其中快速傅里叶变换 (FFT) 和深度置信网络 (DBN) 是两种常用的技术工具。 FFT 主要用于将时域信号转换为频域表示形式，从而揭示隐藏在复杂振动信号中的周期性和频率特性[^1]。而 DBN 则是一种基于无监督预训练的深层神经网络结构，能够自动提取高维数据中的潜在特征，并通过后续的有监督微调进一步提升分类性能[^3]。 --- #### 数据准备阶段 在实际应用前，需收集足够的轴承振动信号数据集。这些原始数据通常来源于传感器采集，可能包含正常状态下的运转记录以及不同类型的故障模式下产生的异常响应。考虑到数值范围差异较大，建议对所有输入变量执行标准化操作： ```matlab % 假设 X_raw 代表未经处理的时间序列数组 X_normalized = normalize(X_raw); ``` 此步骤有助于改善梯度下降过程收敛速度并防止某些特定维度主导整个优化流程[^5]。 --- #### 使用 FFT 进行频谱分析 一旦完成前期准备工作之后，则可运用 `fft` 函数计算离散傅立叶变换结果。下面展示一段简单示例代码片段说明具体做法: ```matlab Fs = 1000; % Sampling frequency(Hz) T = 1/Fs; L = length(x); % Signal Length Y = fft(x); P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); f = Fs*(0:(L/2))/L; plot(f,P1) title('Single-Sided Amplitude Spectrum of x(t)') xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('|P1(f)|') grid on ``` 上述脚本绘制出了单边振幅光谱图形，便于直观观察主要谐波分量及其对应强度分布情况[^4]。 --- #### 构造与训练 DBN 模型 接下来转向构建适合当前任务需求的深度信念网架构部分。这里推荐采用堆叠受限玻尔兹曼机(RBM)逐层初始化权重参数策略，再切换至反向传播机制精修连接权值直至满足预期精度指标为止。以下是简化版本伪代码框架示意如下： ```matlab dbnLayers = []; for i=1:numHiddenLayers dbnLayer{i} = restrictedBoltzmannMachine(...); end pretrainedWeights = pretrain(dbnLayers,X_train); fineTunedNet = finetune(pretrainedWeights,... X_train,Y_train,... 'MaxEpochs',max_epochs,... 'MiniBatchSize',batch_size,... 'Plots','training-progress'); ``` 值得注意的是，这里的超参调节环节往往占据相当比重的工作量，因此务必依据实验反馈灵活调整各配置选项设定值以获取最佳效果表现。 --- #### 结果评估与验证 最后一步便是检验所开发系统的有效性如何。这可通过预留测试子集或者交叉验证手段达成目的。比较常见的评价标准包括混淆矩阵、精确率(Precision)、召回率(Recall) 及 F1-score 等多项统计学测度项。 ```matlab predictedLabels = classify(fineTunedNet,testData); accuracy = sum(predictedLabels==testLabels)/numel(testLabels)*100; fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy); confusionchart(testLabels,predictedLabels); ``` 以上即构成了完整的解决方案链条描述[^5]。 ---
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