故障诊断专题
了解Prolog用于故障诊断
Prolog语言在故障诊断中具有显著优势，其基于规则的逻辑推理能力非常适合构建故障诊断专家系统。 已有研究将Prolog语言应用于导弹测试设备、汽车发动机等复杂系统的故障诊断中，取得了良好的效果，证明了Prolog语言在故障诊断领域的广泛应用前景。 一个电子元件的简单例子如下； 目前还不能诊断，只是了解工作原理；你输入电阻，它给出的可能故障是开路，你输入一个电阻，
BMC解决方案丨服务器故障诊断与预测平台方案设计与实现
近日，OurBMC社区理事成员单位浪潮计算机科技有限公司基于开放原子开源大赛的成果梳理了一份成熟的可落地方案——《基于BMC技术的服务器故障诊断与预测平台方案设计与实现》。该方案为开放原子开源大赛的冠军之作，极大推动了社区产业化落地的发展和工作。 产业化落地SIG包括软硬件及系统解决方案，重点对产业化落地中遇到的困难点进行分析，并贡献解决方案，为产业化做贡献。 《基于BMC技术的服务器故障诊断
故障诊断 | SABO-VMD-SVM轴承故障诊断（Matlab）
效果一览 文章概述 故障诊断 | SABO-VMD-SVM轴承故障诊断（Matlab） 模型描述 减法平均的优化算法（Subtraction-Average-Based Optimizer (SABO)），是于2023年提出的一种基于数学行为的智能优化算法，该算法具有寻优能力强，收敛速度快等特点。以最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵、最小排列熵，排列熵/互信息熵，为目标函数（任选
基于改进贝叶斯学习的旋转机械故障诊断（MATLAB）
贝叶斯理论的基础是18世纪的英国数学家Bayes提出的贝叶斯公式，Bayes在统计决策函数、统计推断以及和统计的估算等数学领域都做出了重要贡献。19世纪，法国数学家Laplace创作的《概率的分析理论》一文利用了贝叶斯分析，但由于当时贝叶斯理论在实际应用中存在各种问题，因而未曾被大家普遍接受。20世纪初，意大利数学家Fineti和英国数学家Jeffreys都对贝叶斯理论的创新与完善做出了重要贡献。
振动分析-5-基于CNN的机械故障诊断方法
参考基于CNN的机械故障诊断方法 CNN之图像识别 预训练模型迁移学习（Transfer Learning） 基于卷积神经网络（CNN）的深度迁移学习在声发射（AE）监测螺栓连接状况的应用 参考基于CNN的机械故障诊断所面临的困难和挑战 CNN最初主要被用来处理二维图像，由于具有强大的认知计算能力，学者开始将其引入到机械故障诊断领域，能够很好地表征信号与机械健康状态之间复杂的映射关系，提高大数据背
利用DeepFlow解决APISIX故障诊断中的方向偏差问题
概要：随着APISIX作为IT应用系统入口的普及，其故障定位能力的不足导致了在业务故障诊断中，APISIX常常成为首要的“嫌疑对象”。这不仅导致了“兴师动众”式的资源投入，还可能使诊断方向“背道而驰”，从而导致业务故障“长期悬而未决”。本文通过回顾一家全球领先智能终端制造商最近处理核心业务响应延迟故障的过程，展示了“背道而驰”现象对诊断效率的巨大影响，并介绍了DeepFlow可观测性平台如何通
JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断
JJCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断 目录 JJCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断分类效果格拉姆矩阵图GAF-PCNNGASF-CNNGADF-CNN 基本介绍程序设计参考资料 分类效果 格拉姆矩阵图 G
LabVIEW机械设备故障诊断中，振动分析的有效性与局限性如何
LabVIEW作为一种强大的图形化编程工具，在机械设备故障诊断中的振动分析中发挥了重要作用。振动分析通过监测机械设备的振动信号，能够有效地诊断设备故障。然而，尽管其有效性显著，但也存在一些局限性。本文将探讨LabVIEW在振动分析中的优势和局限性。 振动分析的有效性 实时监测和数据采集： 优势：LabVIEW提供了强大的数据采集功能，能够实时监测机械设备的振动信号。通过使用数据采集卡和传感器
故障诊断与故障分类：解读工业领域的混合术语
故障诊断与故障分类：解读工业领域的混合术语 在工业自动化和维护领域，"故障诊断"和"故障分类"是两个经常被提及的概念。尽管它们在某些文献中似乎可以互换使用，但实际上，这两个过程在技术和应用上存在细微的区别。本文旨在详细解释故障诊断和故障分类之间的联系和差异，并探讨这些技术在实际应用中的重要性。 一、故障诊断的定义与重要性 故障诊断通常指的是在机械系统或电子系统中发现问题的过程。这包括检测
一次 K8s 故障诊断：从 CPU 高负载到存储挂载泄露根源揭示
一、背景 现代软件部署中，容器技术已成为不可或缺的一环，在云计算和微服务架构中发挥着核心作用。随着容器化应用的普及，确保容器环境的可靠性成为了一个至关重要的任务。这就是容器SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性工程）的职责所在。容器SRE工程师不仅要保证系统的高可用性，还需要优化运行效率，确保系统在各种压力和突发情况下的韧性。 然而，容器SRE的工作常常是
【故障诊断】基于改进型的节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络 PNN实现轴承联合故障诊断附matlab代码
以下是基于改进型节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）实现轴承联合故障诊断的MATLAB代码示例： matlab % 步骤1：节点重构小波包频带能量谱提取特征 function features = extractFeatures(signal) % 设置小波包分解的参数 waveletName = ‘db4’; % 使用D
271 基于matlab的可调Q因子小波变换故障诊断
基于matlab的可调Q因子小波变换故障诊断，可用在轴承、齿轮、活塞等故障诊断中，程序中包含了原始TQWT工具箱和轴承振动信号信号的谱包络的求取。通过仿真数据、实际轴承数据说明了方法的效果。程序已调通，可直接运行。 271 可调Q因子小波变换 故障诊断 - 小红书 (xiaohongshu.com)
独家首发 | 基于 KAN、KAN卷积的轴承故障诊断模型
往期精彩内容： Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 Python轴承故障诊断入门教学-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型-CSD
基于信号分解方法的机械故障诊断方法存在的问题
一方面，由于结构共振、测试噪声的干扰，为了确保分解精度，需要给定准确的参数初值(例如，瞬时频率)。研究人员通常认为零部件特征频率与通过传动比和驱动转速计算的理论值基本吻合，并基于理论值设置参数初值。事实上，由于传动误差、零部件惯性、频率分辨率、转速波动等因素的共同作用，传动系统的部分振动信号分量实测频率往往与理论频率存在偏差。为了对频率偏差现象进行说明，考虑某车辆传动装置台架的振动信号频谱，如下图
Python轴承故障诊断 (19)基于Transformer-BiLSTM的创新诊断模型
往期精彩内容： Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客 Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集
Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型
往期精彩内容： Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客 Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集
故障诊断 | 基于LSTM的滚动轴承故障诊断
效果 概述 基于LSTM（长短期记忆网络）的滚动轴承故障诊断是一种利用深度学习技术来预测滚动轴承是否存在故障的方法。下面是一个基本的滚动轴承故障诊断的流程： 数据收集：首先，需要收集与滚动轴承相关的振动信号数据。这些数据可以通过传感器或振动监测系统获取。收集的数据应包括正常运行状态下的振动信号以及各种故障状态下的振动信号。 数据预处理：对于收集到的原始振动信号数据，需要进行预处理
故障诊断 | 基于小波包结合卷积神经网络DWT-CNN实现电缆故障诊断算法研究附matlab代码
步骤 电缆故障诊断算法的实现步骤如下： 步骤1：数据预处理 首先，收集电缆的传感器数据。这些数据可以是电流、电压或其他与电缆状态相关的测量值。 对数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和归一化等操作。 步骤2：小波包分解 使用小波包分解（Discrete Wavelet Packet Transform，DWT）将预处理后的数据分解成不同的子频带。 小波包分解可以提取信号的时频特征，有助于更好
基于 GADF+Swin-CNN-GAM 的高创新轴承故障诊断模型！
基于格拉姆矩阵GADF+Swin Transformer窗口注意力和CNN-GAM全局注意力的轴承故障诊断模型! 往期精彩内容： Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (三)经验模态分
故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法
故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法 目录 故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CN
故障诊断模型 | 基于交叉注意力融合时频特征的轴承故障诊断模型
基于交叉注意力融合时频特征的轴承故障诊断模型是一种先进的诊断方法，结合了信号处理、深度学习和注意力机制等多种技术，以提高轴承故障识别的准确性和效率。 一、模型概述 该模型主要利用交叉注意力机制融合时域和频域的特征，通过深度学习算法对轴承的振动信号进行处理和分析，实现故障的准确诊断。模型的整体结构包括信号预处理、特征提取、交叉注意力融合和故障分类等部分。 二、信号预处理 首先，对采集到的轴承
LabVIEW转动设备故障诊断系统
LabVIEW转动设备故障诊断系统 随着工业自动化技术的不断进步，转动设备在电力、化工、船舶等多个行业中扮演着越来越重要的角色。然而，这些设备在长期运行过程中难免会出现故障，如果不能及时诊断和处理，将会导致生产效率下降，甚至发生严重的安全事故。开发了一种基于LabVIEW软件开发的转动设备故障诊断系统，该系统利用先进的数据采集技术和信号处理算法，能够实现对转动设备状态的实时监测和故障诊断，为设备
FANUC机器人故障诊断—报警代码更新（三）
FANUC机器人故障诊断中，有些报警代码，继续更新如下。 一、报警代码（SRVO-348） SRVO-348DCS MCC关闭报警a，b [原因]向电磁接触器发出了关闭指令，而电磁接触器尚未关闭。 [对策] 1.当急停单元上连接了CRMA74信号时，检查连接目的地是否有问题。 2.确认急停板上的保险丝(FUSE4) 。 3.更换急停单元。 (要消除该报警，必须要断电
工业设备故障诊断解决方案 | 流数据实时采集、存储与回放
工业物联网场景中，故障分析是一个关键环节。设备发生故障时，需快速定位原因。实时采集的流式数据和操作日志记录了设备当前的运行状态，如何根据这些数据快速定位故障发生原因是一个值得研究的问题。DolphinDB 历史数据回放框架为故障分析提供了一套有效的解决方案，通过这一框架，能够复现故障发生时刻场景，从而帮助工程师们更好地进行设备故障分析。 近年来，随着物联设备、新技术和新应用不断发展，积累了海量的
深度学习故障诊断实战 | 数据预处理之基于滑动窗的数据样本增强
前言 本期给大家分享介绍如何基于滑动窗方法进行数据样本增强 背景 深度学习模型训练需要大量的样本。在故障诊断领域，每个类别大都会达到300个样本。但是在实际公开数据集中，以CWRU数据集为例，每个类别只有24组数据，这明显是不够的。 下图以外圈为例，只有24组数据： 因此需要想办法扩充样本。目前大多数是通过滑动窗方法来扩充样本。例如1组10s长的数据，我每隔0.1s划分1个数据，就可以得到