深入浅出学习凯斯西储大学(CWRU)轴承数据集
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在完成了振动信号处理的基础篇与高级篇后，不少读者建议采用真实数据对各类振动信号算法进行剖析。经过几个月的搜集与积累，笔者决定从公开的凯斯西储大学(CWRU)轴承数据入手，以新南威尔士大学Robert B. Randall教授数十年多篇论文为切入点，继续与大家探索隐藏在振动信号中的奥秘。
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python实战故障诊断之CWRU数据集（五）：线性判别模型及二次判别模型的应用
本章节通过分析轴承振动数据得到了系列信号特征，采用fisher_score方法，获取了两个敏感特征，最后采用线性判别模型及二次判别模型获取了故障尺寸的分类模型。原创 2022-09-01 13:19:28 · 1429 阅读 · 1 评论 -
python实战故障诊断之CWRU数据集（四）：线性回归模型的应用
本章节通过分析轴承振动数据得到了系列信号特征，将各特征与轴承故障尺寸进行相关分析，获取了相关性最好的一个特征，最后采用线性回归模型对该特征与故障尺寸之间的关系进行了分析，相关分析结果及过程可有效指导实际故障诊断及故障预测。......原创 2022-08-30 21:06:14 · 1457 阅读 · 3 评论 -
python实战故障诊断之CWRU数据集（三）：信号预白化处理-倒谱预白化（CEP pre-whitening）
在轴承故障中，故障信号通常较为微弱，很可能被设备周期性运转产生的强周期性信号所淹没，导致无法准确识别故障，这时我们需要用到信号预白化方法来提取故障信息。通过线性预测方法实现， 如基于信号自回归模型分离振动信号的确定性分量，留下的残余信号包含白噪声和轴承损伤引起的非平稳冲击;通过倒谱编辑实现信号的预白化。本章主要介绍基于倒频谱的信号预白化方法。原创 2022-08-23 13:43:42 · 3103 阅读 · 2 评论 -
python实战故障诊断之CWRU数据集（二）：异常数据剔除及包络解调初步探索
在完成了CWRU数据的初步探索后，我们需要注意到，该数据库中存在较多异常数据，具体异常表现形式包括电噪声干扰、驱动端与风扇端传感器信号混淆以及分段采集信号整合。本章节将首先带领大家观察并剔除这些异常信号，此外对于正常信号，我们采用平方解包络的方法对信号进行初步探索。......原创 2022-07-21 18:29:09 · 2795 阅读 · 3 评论 -
python实战故障诊断之CWRU数据集（一）：数据集初识
在完成了振动信号处理的基础篇与高级篇后，不少读者建议采用真实数据对各类振动信号算法进行剖析。经过几个月的搜集与积累，笔者决定从公开的凯斯西储大学(CWRU)轴承数据入手，以新南威尔士大学RobertB.Randall教授数十年多篇论文为切入点，继续与大家探索隐藏在振动信号中的奥秘。.........原创 2022-07-20 22:38:15 · 8768 阅读 · 2 评论