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《轴承》2023年02期
 
更新日期:2024-06-13   来源:轴承   浏览次数:42   在线投稿
 
 

核心提示:目录智能运维滚动轴承故障定量诊断方法综述朱良玉;崔倩文;陶林;胡超凡;何水龙;1-11嵌入式智能轴承信息感知测点优化方法肖嘉伟;张

 
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智能运维
滚动轴承故障定量诊断方法综述朱良玉;崔倩文;陶林;胡超凡;何水龙;1-11
嵌入式智能轴承信息感知测点优化方法肖嘉伟;张艺超;陈市;丁晓喜;邵毅敏;12-18
基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法黄姗姗;李志农;19-25
基于分段累计近似与自适应噪声辅助集成经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法周浪;王礼桂;胡雷;蒋瑜;胡茑庆;26-30
基于增强最大二阶循环平稳盲解卷积的滚动轴承弱故障特征提取陈兆峰;高伟鹏;朱丹宸;31-38
基于自适应变分模态分解和调制信号双谱的滚动轴承故障诊断方法田少宁;甄冬;李海洋;冯国金;谷丰收;39-45+53
轨道列车轴箱轴承状态监测方法张国立;徐聪;段合鹏;邓爱建;孙群;46-53
基于振动和电流信号深度融合的电动机转速估计及轴承故障诊断陈康;安康;王骁贤;宋俊材;陆思良;54-60
基于时域Gammatone滤波特征的轴承加工缺陷智能诊断方法陈泽训 ;王文彬 ;杨彬;雷亚国;61-66
基于Transformer的智能轴承声-振融合故障诊断林昙涛;牛青波;马天旭;王强;朱永生;67-73
基于DeepLabV3+网络的滚动轴承故障特征识别马朝永;马兴杰;胥永刚;74-81
基于VMD-GST和AMCNN相结合的滚动轴承故障诊断方法廖晨;王艳丰;李舜酩;张名武;82-88+96
基于拉普拉斯小波滤波和SA-DS-CNN的滚动轴承故障诊断魏亚辉;郭计元;郜帆;89-96
基于ACGAN-DSAN的变工况滚动轴承故障诊断杨青;叶义霞;吴东升;刘伊鹏;97-104+129
基于改进VMD和1DCNN的泵注系统轴承故障诊断周云成;王东方;105-112
基于对抗域自适应的轴承剩余使用寿命预测方法徐娟;蒋瑞;陈为伟;王东峰;郑昊天;113-120
基于ELM-AE的轴承性能退化和早期故障检测兰杰;李志宁;吕建刚;121-129
“轴承健康监测与故障诊断”专题特约主编寄语雷亚国;杨彬;3-4
“机床轴承”专刊征稿通知132
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