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基于贝叶斯物理信息神经网络的工业装备退化趋势预测方法(Pytorch)
首先对原始振动信号进行多尺度分析处理,同步提取时域的均方根值、峰值幅度、峭度统计特征,时频域的小波能量分布特征,以及频域的频谱能量分区特征,构建能够全面表征轴承健康状态的高维特征向量。
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基于图拉普拉斯正则化物理信息神经网络的工业装备退化趋势预测方法(Pytorch)
首先对采集到的原始轴承振动信号进行滑动窗口分割,形成等长的数据片段,然后对这些片段进行多尺度特征提取,包括计算反映信号整体能量的时域均方根值、表征冲击成分的峰值幅度、描述分布形状的峭度统计特征,通过小波变换提取时频域…
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2026/1/24 18:32:24
基于可学习Morlet小波匹配滤波和统计特征融合的引力波信号检测算法(算法完善中,Python)
算法用于引力波信号检测任务,结合了传统匹配滤波的物理可解释性和深度学习的学习能力。首先,算法定义了可学习的Morlet小波基函数,这些小波的频率、尺度等参数在训练过程中可以优化调整,能够自适应地提取引力波信号的特征。然后&a…
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基于点堆动力学-热传递耦合物理模型与支持向量机残差分析的核反应堆数字孪生混合异常检测算法(以模拟信号为例,Python)
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基于多阶段参数辨识与蒙特卡洛不确定性传播的质子交换膜水电解槽电压退化预测和预后地平线评估集成算法(Python)
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基于希尔伯特变换与带通滤波的滚动轴承振动信号包络谱故障诊断算法(Python,jupyter nootbook文件)
代码实现了一套完整的轴承故障诊断流程,通过对采集到的振动加速度信号进行多阶段分析来检测和识别滚动轴承的不同故障类型。首先,代码从MAT格式的数据文件中加载不同工况(健康、内圈故障、外圈故障、滚动体故障)和不同转速&#x…
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