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
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
滚动轴承故障诊断实验研究Experimental Study on the Fault Diagnosis of Rolling Bearing
陆黎敏
机械工程与技术Vol.8 No.1, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/MET.2019.81006, February 18 2019
奇异值分解与深度学习在轴承故障诊断中的应用Application of Singular Value Decomposition and Deep Learning in Bearing Fault Diagnosis
华智力, 吴青娥, 刘 磊, 陈 虎, 李康宇
动力系统与控制Vol.7 No.1, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/DSC.2018.71001, December 5 2017