基于LSTM和SVM的设备故障诊断（Matlab代码实现）

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👨‍🎓博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

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目录

1 概述

2 数据

3 Matlab运行结果 

4 Matlab代码、数据文章

5 写在最后

1 概述

（实验平台包括一个2马力的电机（左侧）（1hp=746W），一个转矩传感器（中间），一个功率计（右侧）和电子控制设备（没有显示）。被测试轴承支承电机轴。使用电火花加工技术在轴承上布置了单点故障，故障直径分别为0.007、0.014、0.021、0.028、0.040英寸（1英寸=2.54厘米）。其中前三种故障直径的轴承使用的是SKF轴承，后两种故障直径的轴承使用的是与之等效的NTN轴承。

（实验中使用加速度传感器采集振动信号，通过使用磁性底座将传感器安放在电机壳体上。加速度传感器分别安装在电机壳体的驱动端和风扇端12点钟的位置。在有些实验中，传感器也被安放在电机支承底盘上。振动信号是通过16通道的DAT记录器采集的，并且后期在MATLAB环境中处理。数字信号的采样频率为12000S/s，驱动端轴承故障数据同时也以48000S/s的采样速率采集。

（外圈的故障是固定不变的，因此故障相对于轴承受载区域的位置对电机/轴承系统的振动响应有直接的影响。为了对这个影响进行定量研究，实验中分别对驱动和风扇端的轴承外圈布置3点钟、6点钟、12点钟方向的故障。

2 数据

Download: 48k Drive End Bearing Fault Data

UDS诊断服务详解.docx

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* = Data not available

3 Matlab运行结果 

 4 Matlab代码、数据文章

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5 写在最后

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