旋转机械故障诊断

该项目的目的是展示如何通过部署贝叶斯估计等统计决策工具来减少不确定性、提高鲁棒性和可靠性，从而提高多传感器系统的性能。该项目分为两部分。第一部分通过从一组振动信号中提取特征，然后使用KNN算法将其分类为不同的聚类，来处理旋转机械的状态监测和故障诊断问题。第二部分讨论了使用不同贝叶斯估计器的多传感器信号估计。

文件列表：
KNN.m
Pattern_classification.m
README.md
Task_1.m
Task_2.m
Task_3.m
bearing.mat
calculate_f1.m
calculate_f2.m
calculate_f3.m
calculate_f4.m
euc.m
fault_data_merged.mat
gearmesh.mat
global_data_check.m
imbalance.mat
misalignment.mat
multifault.mat
normalize.m
plot_frequency_domain.m
plot_time_domain.m
resonance.mat
rms.m
segment_data.m
straingauge.mat
Multi-sensor-systems Report.pdf

运行例图：



该项目的目的是展示如何通过部署贝叶斯估计等统计决策工具来减少不确定性、提高鲁棒性.zip (3.02 MB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)

2023-11-9 04:42 上传

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