基于LMD和逻辑回归的滚动轴承故障状态类型识别Roller Bearing Fault Type Identification Based on LMD and Logistic Regression
王晶晶, 魏永合, 冯睿智, 魏 超
机械工程与技术Vol.5 No.2, 全文下载: PDF HTML XML DOI:10.12677/MET.2016.52021, June 30 2016
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
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