说明：针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。

粒子群-轴承 优化故障诊断 粒子群--特征 粒子群-信号 轴承特征提取

说明：这是一个把神经网络直接应用于轴承的故障诊断的程序，输入轴承的信号，直接得答案

轴承诊断 轴承故障 Neural-diagnosis 神经网络-轴承 故障诊断

说明：用于滚动轴承微弱故障信号的诊断的方法：最小熵反卷积程序、自适应消噪法处理轴承信号、美国西储大学轴承数据处理等5个源文件

MED最小熵卷积 MATLAB滚动轴承 卷积故障诊断 卷积-轴承 故障数据

说明：用于滚动轴承微弱故障信号诊断的方法：最小熵反卷积程序、自适应消噪法处理轴承信号、美国西储大学轴承数据处理等5个源文件。

MED最小熵卷积 MATLAB滚动轴承 卷积故障诊断 卷积-轴承 故障数据

说明：利用西储数据，进行滚动轴承的诊断，提取故障特征。

诊断 西储轴承 轴承故障诊断 轴承故障 故障诊断

说明：6205滚动轴承的内圈故障仿真出的故障信号。

6205轴承 滚动轴承 故障仿真 故障信号

说明：结合emd和bp神经网络的算法, 对轴承故障数据进行诊断,数据可以自己添加。

EMD 轴承-神经网络 轴承-BP 故障诊断-数据 轴承故障数据

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：    信息熵   香浓熵短时傅里叶变换  时频分析matlab    信号处理    轴承故障    故障信号    信号经采集，然后需要降噪处理，最后再故障分析。

说明：本代码是基于自编码在对于手写数字识别的基础上对于轴承故障信号的检测识别，信号来源于凯斯西储大学实验室，错误类型分为正常normal ，外圈错误OF，内圈错误IF，轴错误RF，一共分为是个级别