基于融合注意力的卷积神经网络滚动轴承故障诊断模型Convolution Neural Network Fault Diagnosis Model of Rolling Bearing Based on Fusion Attention
高程远
建模与仿真Vol.13 No.5, 全文下载: PDF XML DOI:10.12677/mos.2024.135498, September 19 2024
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PSO-VMD的滚动轴承故障诊断方法Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on PSO-VMD
刘程辉
建模与仿真Vol.14 No.1, 全文下载: PDF XML DOI:10.12677/mos.2025.141122, January 29 2025
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SSA-CMBE和PO-ELM的滚动轴承故障诊断方法The Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on SSA-CMBE and PO-ELM
廖进蔚, 洪 滨, 陈泓宇 国家自然科学基金支持
仪器与设备Vol.12 No.4, 全文下载: PDF XML DOI:10.12677/iae.2024.124090, December 31 2024
滚动轴承故障程度与静电传感器监测性能实验分析 Experimental Analysis of Rolling Bearing Fault Degree and Monitoring Performance of Electrostatic Sensor
张进武, 刘若晨, 徐 成, 郑 庆 国家自然科学基金支持
传感器技术与应用Vol.10 No.2, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/JSTA.2022.102037, April 28 2022