基于BP神经网络的滚动轴承故障监测研究 Rolling Bearing Fault Monitoring Research Based on the BP Neural Network
廖术娟, 傅攀, 张尔卿
机械工程与技术Vol.3 No.2, 全文下载: PDF HTML DOI:10.12677/MET.2014.32008, June 17 2014
基于改进Hu不变矩和SVM的转子故障诊断方法A Method in Rotor Fault Diagnosis Based on Improved Hu Invariant Moments and SVM
仲博学
机械工程与技术Vol.6 No.5, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/MET.2017.65044, December 29 2017
基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型A Fault Diagnosis Model for Rolling Bearings Based on Improved Convolutional Neural Network
陈子浩, 李仁旺 国家自然科学基金支持
建模与仿真Vol.13 No.1, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/MOS.2024.131018, January 11 2024
基于谱峭度的滚动轴承故障诊断方法研究Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Spectral Kurtosis
张赟, 方旭萌, 杨栋, 斯彦刚 国家自然科学基金支持
机械工程与技术Vol.5 No.3, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/MET.2016.53023, July 20 2016
基于小波包降噪与VMD的滚动轴承故障特征提取方法The Rolling Bearing Fault Feature Extraction Method Based on Wavelet Packet Noise Reduction and VMD
袁燕红, 白静国, 王永帅
机械工程与技术Vol.8 No.2, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/MET.2019.82015, April 25 2019
深度学习算法在工业设备故障诊断应用研究Research on Application of Deep Learning Algorithm in Fault Diagnosis of Industrial Equipment
范慧鹏, 李瑞华, 李福林, 房哲续, 彭六保
传感器技术与应用Vol.9 No.4, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/JSTA.2021.94023, September 6 2021