说明：卷积神经网络实现CWRU滚动轴承数据集故障分类。
卷积神经网络 CWRU 滚动轴承 故障分类 CNN
说明：基于贝叶斯的电力系统故障诊断研究，使用matlab/siumulink搭建的仿真平台。
贝叶斯-故障 电力故障 BAYESIAN-simulink 故障-仿真 诊断系统
说明：很好的深度学习资料，用深度学习dbn模型在这个轴承故障的分类上一个很好的应用。
分类-深度学习 DBN故障 深度学习故障 DBN分类 学习轴承
说明：概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，含有源程序和数据。
PNN程序分类 故障 变压器预测 故障诊断 概率神经网络
说明：BP神经网络，支持向量机等用于风机故障诊断，实现故障故障分类，附带数据
bp故障诊断 Fault-diagnosis-svm SVM故障分类 故障诊断-svm 风机
说明：模糊熵，为解决从信号中提取故障特征难的问题, 介绍了一种新的信号故障特征提取方法—— 多尺度熵( multi-scale entro py, 简称MSE) , 并将样本熵和多尺度熵分别应用于转子故障信号复杂性的度量, 以提取故障特征。试验数据 分析表明, 与样本熵相比, 多尺度熵更能有效地实现转子故...
特征熵提取 故障数据 多尺度模糊熵 多尺度-熵 故障度量
说明：人工智能——神经网络——故障诊断分类程序
故障诊断MATLAB 分类人工智能 智能 matlab-人工智能 故障-智能
说明：本程序是用于在时域中分析处理轴承故障数据的，提取了各种时域的特征参数，包括均值，有效值，峭度，裕度指标，波形指标等等 适合初学者用于轴承的故障诊断中对参数的提取。（附上轴承故障数据3类共21组 正常、内圈、外圈）
时域 分析处理 轴承故障 障数据
说明：循环平稳信号是一类特殊的非平稳信号，其统计特征具有随时间呈周期变化的特点。旋转机械由于周期运行方式其振动信号具有循环平稳特性，因此利用循环平稳分析方法能够提取出在平稳假设下所不能得到的隐藏故障特征信息，为有效地分离和识别旋转机械早期微弱故障特征提供可能。
振动 旋转故障 故障识别 循环平稳分析 循环平稳分离
说明：故障检测与分类。
故障 检测 分类
