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主题

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  • 18 篇 特征提取
  • 9 篇 软件开发
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  • 4 篇 全矢谱
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机构

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  • 6 篇 北京建筑大学
  • 6 篇 温州大学
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  • 5 篇 兰州理工大学
  • 5 篇 清华大学
  • 5 篇 上海交通大学
  • 5 篇 北京航空航天大学
  • 4 篇 大连理工大学
  • 4 篇 石家庄铁道大学
  • 4 篇 陆军装甲兵学院
  • 4 篇 南昌航空大学
  • 4 篇 火箭军工程大学
  • 4 篇 中国科学技术大学
  • 3 篇 东南大学
  • 3 篇 桂林电子科技大学

作者

  • 9 篇 徐小力
  • 7 篇 谷玉海
  • 6 篇 向家伟
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  • 4 篇 左云波
  • 4 篇 冯辅周
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  • 4 篇 胥永刚
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  • 3 篇 薛红涛

语言

  • 176 篇 中文
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旋转状态下预扭转悬臂梁受冲击的振动响应研究
旋转状态下预扭转悬臂梁受冲击的振动响应研究
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 柳祯 刘阳 李富才 包文杰 王箫剑 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 上海200240 北京机械设备研究所 北京100089
高速旋转叶片广泛存在于工程领域,如航空发动机叶片.研究其尖端在受到外力冲击后的响应特性,具有重要的工程意义.将航空发动机叶片简化为安装于刚性轮毂上的预扭转矩形截面悬臂梁,考虑高速旋转引起的离心载荷与梁自由端受到的冲击载荷,... 详细信息
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基于带通滤波与核极限学习机的铣削刀具状态分类方法
基于带通滤波与核极限学习机的铣削刀具状态分类方法
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 雷芝 周余庆 向家伟 温州大学机电工程学院 浙江温州325035
刀具状态监测系统(Tool Condition Monitor,TCM)对提高加工生产效率、保证产品质量起着重要作用,而有效识别刀具磨损状态是其中一个重要环节.针对铣削加工,提出一种基于带通滤波与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KEML)... 详细信息
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变转速下基于同步提取变换的滚动轴承故障诊断研究
变转速下基于同步提取变换的滚动轴承故障诊断研究
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 俞昆 马辉 李鸿飞 闻邦椿 东北大学机械工程与自动化学院 沈阳110819 东北大学机械工程与自动化学院 沈阳110819 东北大学航空动力装备振动及控制教育部重点实验室 沈阳110819
受理想状态下时频能量分布规律与同步压缩变换思想的启发,同步提取变换通过构造同步提取算子,仅提取瞬时频率脊线处的时频能量分布,显著增强时频分布的能量聚集性.滚动轴承处于变转速工作模式时,其振动信号表现出较强的非线性、非平稳特... 详细信息
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基于卷积神经网络与支持向量机的滚动轴承故障诊断
基于卷积神经网络与支持向量机的滚动轴承故障诊断
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 程军圣 黄文艺 杨宇 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 长沙410082
提出一种基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的滚动轴承的故障诊断方法.分别以滚动轴承三种故障模式的二维重构时域信号与基于小波变换的时频信号作为CNN的输入,网络训练完毕后提取CNN全连接层的特征作为SVM的输入,比较了基于不同... 详细信息
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基于深度瓶颈特征学习与LSTM网络的轴承退化趋势预测
基于深度瓶颈特征学习与LSTM网络的轴承退化趋势预测
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 唐刚 周佑光 王华庆 北京化工大学机电工程学院 北京100029
针对传统的趋势预测方法大多没有考虑整个轴承运行时间累积和连续变化的影响,并且特征提取方法多为浅层训练方法,难以充分挖掘反映轴承性能变化的有效特征问题.提出了一种基于深度瓶颈特征与长短时记忆网络(LSTM)的轴承性能退化趋势预... 详细信息
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基于内置编码器信息的智能诊断方法研究
基于内置编码器信息的智能诊断方法研究
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 焦金阳 林京 赵明 刘刚 电磁空间作战与应用重点实验室 成都610036 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 西安710049 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 西安710049 电磁空间作战与应用重点实验室 成都610036
在复杂的机械系统中,由于传递路径和其他部件成分的干扰,基于振动信号的故障诊断方法容易失效甚至造成误诊.因此,提出了一种基于内置编码器信息的卷积神经网络方法用于行星齿轮箱的故障诊断.提出的方法不仅能抑制噪声和其他信号的干扰,... 详细信息
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基于DT-CWT和MED的齿轮箱轴承早期故障诊断
基于DT-CWT和MED的齿轮箱轴承早期故障诊断
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 王朝阁 李宏坤 杨蕊 侯梦凡 欧佳玉 唐道龙 大连理工大学机械工程学院 辽宁大连116024
针对齿轮箱轴承早期故障特征信号微弱且受环境噪声影响严重,故障特征信息难以识别的问题,提出了双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DT-CWT)和最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的故障诊断方法.首先对... 详细信息
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基于多源变分模态分解的回转支承退化信号增强与重构
基于多源变分模态分解的回转支承退化信号增强与重构
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 丁鹏 王华 洪荣晶 南京工业大学机械与动力工程学院 南京211816
针对回转支承低速重载、工况恶劣从而带来退化信号微弱以及受环境噪声影响较大的特点,提出了优化传感器布局后的多源变分模态分解(Multi-Source Variational Mode Decomposition,MSVMD)信号增强与重构方法.该方法使用多通道采集振动信号... 详细信息
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球轴承滚动体早期故障诊断的改进变分模态分解方法
球轴承滚动体早期故障诊断的改进变分模态分解方法
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 周锐 潘强 陈长瑞 何田 陈敏 北京航空航天大学能源与动力工程学院 北京100191 北京航空航天大学交通科学与工程学院 北京100191
针对球轴承滚动体早期故障,提出一种改进的变分模态分解(VMD)的特征提取与诊断方法.首先,利用互相关方法,对变分模态分解算法的分量个数进行选择,确定变分模态分解的阶次;然后利用变分模态法对轴承信号进行处理,根据提出的峭度准则筛选... 详细信息
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基于时频平面分割的行星齿轮箱故障诊断
基于时频平面分割的行星齿轮箱故障诊断
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 胡越 李富才 涂晓彤 包文杰 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 上海200240
行星齿轮箱是旋转机械中重要的部件.其经常工作在复杂恶劣的环境下,容易出现故障,增加了停机时间和修复成本.因此,行星齿轮箱的故障诊断是很重要的研究课题.由于行星齿轮箱通常服役在变速环境中,其采集的信号具有很强的时变和非平稳的特... 详细信息
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