说明：基于小波包能量谱分析的电机故障诊断 小波包是继小波分析后提出的一种新型的多尺度分析方法[1]，解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点，体现了比小波分析更好的处理效果。文章描述了小波包分析方法的基本原理及其实现算法，并从能量分布的角度出发，阐述了在电机故障诊断中，利用小波包分析方法将模糊故障信号进行量...

小波包分析 电机故障诊断 小波故障诊断 模糊故障诊断 fault-motor

说明：用模糊故障诊断方法诊断单级减速箱齿轮的故障。要求：写出诊断步骤以及每一步所做的工作。 设计诊断神经网络，并说明设计理由。

gear-neural-network gear-diagnosis diagnostic gear-box matlab故障诊断

说明：一种基于模糊神经网络的故障诊断方法的程序，在matlab上可直接运行

模糊诊断 模糊故障诊断 fault-fuzzy 模糊神经网络 神经网络-故障

说明：神经网络代码基于模糊理论的故障诊断中的应用神经网络代码。

模糊理论 故障诊断 神经网络代码 BP

说明：一种基于模糊神经网络的故障诊断方法的程序,在matlab上可直接运行。

模糊神经网络 故障诊断

说明：基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断_熊国江

神经网络

说明：进行模糊神经网络的编程和仿真。可以对网络进行很好的训练。进行模式识别和故障诊断。

fuzzy 模糊神经网络 模糊神经识别 模糊---诊断 模糊诊断

说明：本文提出一种新的智能故障诊断方法,基于统计分析,提出了一种改进的距离的评价技术和适应性类神经模糊推论系统(简称ANFIS)。该方法包括三个阶段。首先，不同的特征，包括时域统计特性、频域统计特性和经验模态分解（EMD）能量。　

评价技术 适应性类 神经模糊 ANFIS EMD

说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...

滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解

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