本文主要研究内容
作者王胜春,安宏,董明晓,宋世军（2019）在《基于密度聚类的故障诊断方法研究》一文中研究指出：应用时序分析的方法对振动信号进行建模,将求解出的模型参数作为提取的特征,进行了基于密度聚类(DBSCAN)的自动诊断。DBSCAN算法不需要人为确定分类的数量,且自动诊断的正确率要高于均值方法,该自动诊断方法无需计算旋转机械的转速、频率和故障信号,不需要用故障数据进行训练。因此,DBSCAN更易于实现旋转机械状态的自动在线监测。
Abstract
ying yong shi xu fen xi de fang fa dui zhen dong xin hao jin hang jian mo ,jiang qiu jie chu de mo xing can shu zuo wei di qu de te zheng ,jin hang le ji yu mi du ju lei (DBSCAN)de zi dong zhen duan 。DBSCANsuan fa bu xu yao ren wei que ding fen lei de shu liang ,ju zi dong zhen duan de zheng que lv yao gao yu jun zhi fang fa ,gai zi dong zhen duan fang fa mo xu ji suan xuan zhuai ji xie de zhuai su 、pin lv he gu zhang xin hao ,bu xu yao yong gu zhang shu ju jin hang xun lian 。yin ci ,DBSCANgeng yi yu shi xian xuan zhuai ji xie zhuang tai de zi dong zai xian jian ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自矿山机械的王胜春,安宏,董明晓,宋世军，发表于刊物矿山机械2019年08期论文，是一篇关于故障诊断论文,时序模型论文,均值聚类论文,密度聚类论文,矿山机械2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自矿山机械2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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