说明：基于信息熵和PCA的故障诊断方法，针对状态方程描述

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，采用海明贴近度对测试样本进行分类，并通过计算分类系数和“卜均模糊嫡对分类性能进行评价，将该方法 应用于滚动轴承变负荷故障诊断。通过与基于经验模态分解的特征提取方法对比，该方法对标准FCM初始化条件小敏感，在同负荷故障诊断中表现出更好的分类性能 变负荷故障诊断时，除外圈故障特征线发生明显迁移，其他测试样本故障特征线仍在原聚类中心附近，整体故障识别率保持在100 ，因此，该方法能精确、稳定提取故障特征，为实际滚动轴承智能故障诊断提供参考。

说明：利用pca和kpca对CSTR过程进行故障诊断，包括7个噪声及开环和串级控制

说明：本算法主要采用的是极限学习机对电机故障诊断的研究，通过训练精度来诊断该算法的效果

说明：这是一个SVM的故障诊断应用程序，利用MATLAB可以直接运行程序

说明：matlab做的，关于滚动轴承振动信号故障诊断很重要的数据库，做机器学习的朋友可以看看啊！

说明：故障诊断信号进行时域分析等等，内含每步说明

说明：电机状态检测与故障诊断的matlab算法原理与代码，包含数据

说明：一个扩展PARK矢量变换的程序，非常适合故障诊断用

说明：神经网络故障诊断，基础贝叶斯分类器，有向图的画法和应用。

说明：核独立主元分析(KICA算法)在模式识别、过程监测、故障诊断等不同领域的应用中都表现了很好的性能。

说明：遗传算法是一种新的优化方法，在计算科学、模式识别和智能故障诊断中得到了广泛的应用。它是用来解决复杂的非线性和多维空间的优化问题，近年来也得到了更广泛的应用。

说明：电缆故障诊断以及故障方法的介绍，故障定位，自适应故障报警等

说明：Morlet小波对滚动轴承信号进行分析，对形状参数优化，以诊断出轴承故障

说明：svd算法用于滚动轴承故障诊断中，该算法通过对故障信号进行重构，能够有效提高故障频率。

说明：自己变成的LMD算法，用于轴承故障诊断方向的诊断信号进行分析。能实现对轴承故障信号进行有效提取，分为多个IMF分量和参与分量。

说明：主要是用来解决在神经网络中存在的过拟合问题，实例是在工业过程中用神经网络进行故障诊断的例子

说明：主元分析法在te过程故障诊断的仿真，和正常模型

说明：时频分析在MATLAB环境下的源代码。用来分析振动信号，提取特征，故障诊断

说明：应用粒子群优化算法优化bp网络的权值和阈值应用于故障诊断，程序可行，效果明显编写详细，注释清晰。

说明：利用matlab通过包络谱与能量谱诊断轴承内外圈故障，并附有内外圈的故障数据，适合初学者。

说明：之前写的关于单盘转子和轴承故障诊断的小程序

说明：带通滤波函数，故障诊断时采集振动信号后对信号进行滤波后处理。

说明：强跟踪滤波器，可用于最优估计,用于故障诊断

说明：采用一种新型的基于流方的笼型异步电机转子故障诊断详细过程文档。

说明：变压器的故障诊断算法，应用BP神经网络方法对变压器的故障进行诊断

说明：PCA中故障诊断,包含故障数据和诊断算法，带详细说明

说明：齿轮箱故障诊断，各种书籍，好不容易收集的

说明：基于SOM神经网络的故障诊断，比较粗略，有待改善~

说明：轴承故障信号的诊断方法，时延相关预处理对振动信号做预处理，可以起到解调的作用