| 类别 | 仓库名称 | 核心特点 | GitHub 地址 |
|---|---|---|---|
| 🧰 综合工具与平台 | BibMon | 工业级 Python 包,集成预测模型、预处理、可视化等 | https://github.com/petrobras/bibmon |
| UniPHM | 统一的预测与健康管理框架,支持 RUL、故障诊断、异常检测 | https://github.com/holden-mcgorin/UniPHM | |
| faultdiagnosistoolbox | 基于结构分析的 MATLAB 工具箱,支持 C 代码生成 | ||
| D2P Toolbox | 旋转机械专用工具箱,集成小波散射等信号处理技术 | https://github.com/flandersmake/D2P-Toolbox | |
| 🚀 领域泛化与迁移学习 | DG-PHM | 基于领域泛化的故障诊断和预测,含论文、代码、数据集 | https://github.com/CHAOZHAO-1/DG-PHM |
| DGFDBenchmark | 领域泛化故障诊断的基准测试库 | https://github.com/ShaneSpace/DGFDBenchmark | |
| Unsupervised Deep Transfer Learning | 无监督深度迁移学习在故障诊断中的应用与比较 | ||
| Few-shot Learning for Fault Diagnosis | 小样本学习,适用于大型工业设备 | https://github.com/mingzhangPHD/transferlearning(注:该仓库为通用迁移学习库) | |
| 📊 数据集与基准测试 | SQ-dataset-with-variable-speed-for-fault-diagnosis | 变速机械故障诊断开放数据集 | |
| WT-planetary-gearbox-datasets | 风力涡轮机行星齿轮箱故障数据集 | ||
| LiU-ICE Benchmark | 工业内燃机试验台故障诊断基准 | ||
| 🔬 特定方法与技术 | GTFE-Net | Gramian 时频增强卷积神经网络用于轴承故障诊断 | |
| MSGCN-CS | 多尺度图卷积网络 + 对比学习增强的自注意力池化 | ||
| SHEP | 智能故障诊断模型的可解释性事后归因方法 | https://github.com/ChenQian0618/SHEP | |
| Temporal Logic Neural Network (TLNN) | 时序逻辑 + 神经网络,可解释滚动轴承故障诊断 |
故障诊断的常用github仓库
天一生水water2026-04-11 16:40
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