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故障诊断|信号降噪算法合集

在轴承故障信号中既包含轴承转动声音，又包含场景中的其他噪声信息。如何聚焦轴承转动的时域特征和频域特征，降低场景噪声的干扰，是我们需要解决的问题。

  • 2025-04-24
  • 阅读355

Python轴承故障诊断|从入门到发文

1 Python 入门学习 2 数据集学习和预处理 3 深度学习入门与实战 4 信号处理基础 5 深度学习和信号处理进阶 6 轴承故障诊断模型全家桶 7 论文学习与资料分享 8 写作技巧与科研创新

  • 2025-04-24
  • 阅读332

Python轴承故障诊断(14)高创新故障识别模型

1.预处理部分：结合快速傅里叶变换FFT和变分模态分解VMD来进行信号的时频、域特征提取，能够挖掘故障信号中的多尺度特征； 2.然后是利用CNN卷积神经网络提取故障信号预处理后的多尺度特征的空间特征，用BiLSTM提取故障信号预处理后的多尺度特征的时域特征； 3.最后利用交叉注意力进行时空特征的融合，从而提高特征的表示能力来实现故障信号的识别

  • 2025-04-24
  • 阅读392

家电、家居、纺织、食品四家典型离散制造企业数字化转型与智能化升级路径剖析

本文在研究离散制造行业典型特征的基础上，分析数字化转型、智能化升级面临的挑战和共性关键技术，结合家电、家居、纺织、食品 4 个典型行业转型升级案例，提出数字化转型与智能化升级的技术路径；总结离散型制造企业数字化转型与智能化升级的重点任务，提出相应的对策建议。

  • 2025-04-14
  • 阅读436

数字化生产管控平台及数字孪生车间大数据方案

数字化生产管控平台及数字孪生车间大数据方案

  • 2025-04-14
  • 阅读321

工控测量技术-工业过程安全与仪表（3）

概率数学与布尔代数有一个有趣的相似性，因为概率值（就像布尔值一样）在0（0%）和1（100%）之间变化。区别在于，布尔变量只能取0或1的值，而概率变量则可以在这两个极限之间连续变化。由于这种相似性，我们可以将标准的布尔操作，如“非（NOT）”，“与（AND）”和“或（OR）”，应用于概率。这些布尔操作引导我们得出第一个“概率法则”，即组合事件的法则。

  • 2025-04-14
  • 阅读325

智能工厂、数字化车间——智能制造新模式关键要素

通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平

  • 2025-04-14
  • 阅读356

最简单的机泵振动频谱典型特征图例

作者看过一些振动频谱分析的资料，大多写的较为复杂，其实对化工现场的普通机泵的振动监测，频谱分析，记住以下这些典型图谱，对照分析，一般就够用了。

  • 2025-01-25
  • 阅读1133