![熊裕文：基于MCKD和稀疏表示的滚动轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者熊裕文（2019）在《基于MCKD和稀疏表示的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：针对强噪声下滚动轴承有效故障冲击特征难以检测的问题,提出基于最大相关峭度解卷...
![林辉翼：全矢谱和稀疏分解结合的轴承故障特征提取论文]()
本文主要研究内容作者林辉翼,郝伟,郝旺身,董辛旻（2019）在《全矢谱和稀疏分解结合的轴承故障特征提取》一文中研究指出：针对滚动轴承在故障早期特征信号微弱、故障特征提取困难以及...
![高亚娟：全矢ITD和KPCA结合的滚动轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者高亚娟,陈磊,林辉翼,韩捷（2019）在《全矢ITD和KPCA结合的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：针对在滚动轴承故障检测和诊断中获取的单通道信息不全面、...
![吕维宗：多小波预处理方法用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析论文]()
本文主要研究内容作者吕维宗,王海瑞,舒捷（2019）在《多小波预处理方法用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析》一文中研究指出：针对不同预处理方法对多小波的影响问题,探讨了基于不同...
![曹进华：基于改进粒子群优化SVM的轴承故障识别研究论文]()
本文主要研究内容作者曹进华（2019）在《基于改进粒子群优化SVM的轴承故障识别研究》一文中研究指出：为了提高轴承故障严重程度识别的准确率,本文提出基于改进粒子群算法优化SVM...
![陈金刚：三相异步电动机滚动轴承装配和运行故障解析论文]()
本文主要研究内容作者陈金刚,黄莉明,张红枝（2019）在《三相异步电动机滚动轴承装配和运行故障解析》一文中研究指出：本文主要讲述三相异步电动机滚动轴承装配注意事项和常见故障。对...
![陈龙：滚动轴承性能非线性特征的试验研究论文]()
本文主要研究内容作者陈龙,刘桥方,邱明,李铮（2019）在《滚动轴承性能非线性特征的试验研究》一文中研究指出：利用对比试验获取汽车水泵轴连轴承运行过程中不同性能指标的时间序列,...
![罗来路：基于EEMD-JADE的滚动轴承故障诊断分析论文]()
本文主要研究内容作者罗来路,汪径直（2019）在《基于EEMD-JADE的滚动轴承故障诊断分析》一文中研究指出：滚动轴承故障信号特征往往受背景噪声影响而难以准确提取,集合经验模...
![王虎强：基于LabWindows/CVI的轴承试验机数据采集系统论文]()
本文主要研究内容作者王虎强,李旭明,吴强,张振潮,朱博文（2019）在《基于LabWindows/CVI的轴承试验机数据采集系统》一文中研究指出：根据现有轴承试验机数据采集系统...
![张庆：滚动轴承打滑蹭伤微观分析论文]()
本文主要研究内容作者张庆,金前冲,罗军,徐进（2019）在《滚动轴承打滑蹭伤微观分析》一文中研究指出：为进一步认识滚动轴承打滑蹭伤机制,借助X射线光电子能谱仪(XPS)、俄歇电...
![曹智军：BP神经网络技术在滚动轴承故障诊断中的应用研究论文]()
本文主要研究内容作者曹智军（2019）在《BP神经网络技术在滚动轴承故障诊断中的应用研究》一文中研究指出：滚动轴承失效是最常见的传动系统故障,滚动轴承一旦发生故障会造成极大的经...
![杨晓雨：基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者杨晓雨,荆双喜,罗志鹏（2019）在《基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断》一文中研究指出：针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种LMS(LeastMeanSquare,LMS)算法降噪、FastKurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动...
![陈明义：基于VMD和自适应谱线增强技术的滚动轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者陈明义,马增强,张安,李俊峰（2019）在《基于VMD和自适应谱线增强技术的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：为了在噪声干扰下准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,提出了一种将变分模态分解与自适应谱线增强技术相结合的轴承故障特征频率提取方法。首先采用VMD对原始振动信号进行分解和重...
![唐明：基于阶次解调谱的滚动轴承故障诊断方法论文]()
本文主要研究内容作者唐明,吴宏亮,魏略,于文娟（2019）在《基于阶次解调谱的滚动轴承故障诊断方法》一文中研究指出：针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种基于阶次解调谱的故障诊断方法。该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取转速信号,并根据转速信号对轴承振动信号进行角域重采样,将时域非平稳信...
![胡毅伟：基于EMD幅值熵和支持向量机的滚动轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者胡毅伟,刘自然,李谦,尚坤（2019）在《基于EMD幅值熵和支持向量机的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：针对滚动轴承早期故障特征微弱,无法对轴承状态进行有效辨识的特点,提出基于EMD幅值熵和支持向量机的故障诊断方法。首先通过经验模态分解的自适应性将振动信号分解为不同时间尺度的本...
![杨艳君：基于LMD和SVDD的滚动轴承健康状态评估论文]()
本文主要研究内容作者杨艳君,魏永合,王晶晶,刘炜（2019）在《基于LMD和SVDD的滚动轴承健康状态评估》一文中研究指出：为了提高滚动轴承健康状态评估的分类精度,提出了基于局部均值分解(Localmeandecomposition,简称LMD)和具有故障样本的支持向量数据描述(SupportVec...
![覃爱淞：蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类论文]()
本文主要研究内容作者覃爱淞,吕运容,张清华,胡勤,孙国玺（2019）在《蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类》一文中研究指出：针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法——蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障...
![杨宇：全参数动态学习深度信念网络在滚动轴承寿命预测中的应用论文]()
本文主要研究内容作者杨宇,张娜,程军圣（2019）在《全参数动态学习深度信念网络在滚动轴承寿命预测中的应用》一文中研究指出：相对于传统的"对信号进行特征提取+人工选择对数据敏感的特征值+预测模型"的滚动轴承寿命预测方法,深度信念网络(DBN)有显著的优势:DBN可以直接处理原始数...
![陈剑：基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障检测方法论文]()
本文主要研究内容作者陈剑,庄学凯,吕伍佯,陶善勇,王维（2019）在《基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障检测方法》一文中研究指出：针对滚动轴承运转信号单一特征参数对早期故障的敏感性、可靠性问题,提出一种基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先根据谱相关系数确定VMD分解层数;其次,...
