实例介绍
【实例简介】
滚动轴承的故障检测、分类源代码，且配合有word版大报告。图文并茂 具体做的内容是： 针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在，运用神经网络来实现故障的分类，还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果，提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实。
【实例截图】
【核心代码】
故障诊断与容错控制课程设计报告
├── 00 源程序代码--请先阅读Read Me文件
│ ├── BarFigure.m
│ ├── FeatureVec_BA2.mat
│ ├── FeatureVec_BA.mat
│ ├── FeatureVec_DE2.mat
│ ├── FeatureVec_DE.mat
│ ├── FeatureVec_FE2.mat
│ ├── FeatureVec_FE.mat
│ ├── FinalNet_BA.mat
│ ├── FinalNet_DE.mat
│ ├── FinalNet_FE.mat
│ ├── FocalElement.m
│ ├── net_BA.mat
│ ├── net_DE.mat
│ ├── net_FE.mat
│ ├── NeuNet.m
│ ├── ReadFileD.m
│ ├── Read Me.txt
│ ├── test_BA.mat
│ ├── test_DE.mat
│ ├── test_FE.mat
│ ├── testFocalElement.m
│ ├── TestVec_BA.mat
│ ├── TestVec_DE.mat
│ ├── TestVec_FE.mat
│ ├── TestVec.mat
│ ├── TrainTest.m
│ ├── TrainVec_BA.mat
│ ├── TrainVec_DE.mat
│ ├── TrainVec_FE.mat
│ ├── TrainVec.mat
│ ├── WavePacketCo.m
│ ├── Y_BA.mat
│ ├── Y_DE.mat
│ └── Y_FE.mat
└── 01 故障诊断与容错控制课程设计报告-电子版
└── 基于小波包神经网络和D-S理论的滚动轴承故障诊断方法.docx
2 directories, 35 files
滚动轴承的故障检测、分类源代码，且配合有word版大报告。图文并茂 具体做的内容是： 针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在，运用神经网络来实现故障的分类，还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果，提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实。
【实例截图】
【核心代码】
故障诊断与容错控制课程设计报告
├── 00 源程序代码--请先阅读Read Me文件
│ ├── BarFigure.m
│ ├── FeatureVec_BA2.mat
│ ├── FeatureVec_BA.mat
│ ├── FeatureVec_DE2.mat
│ ├── FeatureVec_DE.mat
│ ├── FeatureVec_FE2.mat
│ ├── FeatureVec_FE.mat
│ ├── FinalNet_BA.mat
│ ├── FinalNet_DE.mat
│ ├── FinalNet_FE.mat
│ ├── FocalElement.m
│ ├── net_BA.mat
│ ├── net_DE.mat
│ ├── net_FE.mat
│ ├── NeuNet.m
│ ├── ReadFileD.m
│ ├── Read Me.txt
│ ├── test_BA.mat
│ ├── test_DE.mat
│ ├── test_FE.mat
│ ├── testFocalElement.m
│ ├── TestVec_BA.mat
│ ├── TestVec_DE.mat
│ ├── TestVec_FE.mat
│ ├── TestVec.mat
│ ├── TrainTest.m
│ ├── TrainVec_BA.mat
│ ├── TrainVec_DE.mat
│ ├── TrainVec_FE.mat
│ ├── TrainVec.mat
│ ├── WavePacketCo.m
│ ├── Y_BA.mat
│ ├── Y_DE.mat
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