基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断，内附故障数据

西储大学轴承数据库数据，使用的是12K驱动端轴承数据，共包括十种故障故障类型：正常、0.007滚动体、0.014滚动体、0.021滚动体、0.007内圈、0.014内圈、0.021内圈、0.007外圈、0.014外圈、0.021外圈。
每种故障包含四种转速。
非常适合做故障诊断的同学使用

小波域双谱优于传统双谱,特别是在非高斯噪声情况下,小波域双谱更有优势;研究为滚动轴承故障诊断提供了一种新的有效方法。

基于bp神经网络的轴承故障诊断，希望对大家有所帮助

为实现对滚动轴承工作状态的监测，提出了一种基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统的设计方案，给出了滚动轴承振动信号的采集与故障诊断方法，在LabVIEW的诊断平台下进行信号处理与分析，然后结合滚动轴承故障诊断理论与信号分析结果来对该轴承运行状态进行判断。
最后利用旋转机械振动及故障模仿试验平台对该系统进行验证，验证结果体现了该系统具有可行性和适用性。

麻雀算法为2020年的新算法，这里用麻雀算法（SSA）优化支持向量机，并以滚动轴承故障诊断为例子，代码注释较全，适合新手，可以跑出来，本人亲身测试过，绝对可以。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。