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基于TVD和MSB的滚动轴承故障特征提取 预览
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作者 朱丹宸 张永祥 +1 位作者 赵磊 朱群伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期103-109,125共8页
针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被背景噪声淹没的特点,提出一种基于二阶全变分去噪(TVD)与调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用二阶TVD处理故障信号,包络谱相关峭度被用于确定滤波过程中的参数λ;为进一步抑制... 针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被背景噪声淹没的特点,提出一种基于二阶全变分去噪(TVD)与调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用二阶TVD处理故障信号,包络谱相关峭度被用于确定滤波过程中的参数λ;为进一步抑制噪声干扰,对滤波后信号进行MSB分析,选取故障特征频率占比最大的5个切片进行平均得到复合切片谱,提取出轴承故障特征;通过分析复合切片谱,判断轴承故障类型。将该方法运用到轴承故障仿真和实验信号。结果表明,所提出的方法能够有效抑制强背景噪声的干扰,实现了滚动轴承的故障诊断,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 全变分去噪(TVD) 调制信号双谱(MSB)
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基于Vold-Kalman广义解调的变转速轴承和齿轮复合故障诊断 预览
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作者 赵德尊 李建勇 +1 位作者 程卫东 温伟刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期172-178,193共8页
现有的以谱峭度为核心的滤波算法无法同时分离提取由轴承和齿轮故障激起的高频共振带。针对该问题,该研究舍弃以共振带提取为核心的诊断思路,直接提取、重置和定量表达时变非平稳的故障特征成分,提出了基于Vold-Kalman广义解调的变转速... 现有的以谱峭度为核心的滤波算法无法同时分离提取由轴承和齿轮故障激起的高频共振带。针对该问题,该研究舍弃以共振带提取为核心的诊断思路,直接提取、重置和定量表达时变非平稳的故障特征成分,提出了基于Vold-Kalman广义解调的变转速滚动轴承和齿轮复合故障诊断策略。该策略的核心是利用Vold-Kalman滤波从原始信号的包络中提取时变非平稳的轴承和齿轮故障特征成分;通过广义解调变换(GDT)将上述提取的时变非平稳故障特征成分进行平稳化重置;利用快速傅里叶变换(FFT)对上述重置的故障特征成分进行定量表达;通过频率谱中峰值与理论频率点的对比完成故障点定位。其中用于提取、重置和识别故障特征成分的频率函数、相位函数和频率点可由转频方程和机械结构参数计算。仿真和实测信号的分析结果表明所提算法无需共振带选取和角域重采样即可完成变转速轴承和齿轮复合故障特征的提取。另外,与传统带通滤波方法的对比进一步表明该算法去除无关项干扰、突出故障特征成分的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 齿轮 复合故障诊断 变转速 Vold-Kalman滤波 广义解调变换
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基于VMD及模糊相关分类器的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 刘婷婷 张迪 +1 位作者 王雪梅 葛明涛 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第2期222-225,共4页
针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)及模糊相关分类器的故障诊断方法。首先,对振动信号进行VMD分解,计算分解后分量与原信号的互信息值,利用互信息值提取无噪声分量,获得重构... 针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)及模糊相关分类器的故障诊断方法。首先,对振动信号进行VMD分解,计算分解后分量与原信号的互信息值,利用互信息值提取无噪声分量,获得重构信号;其次,利用模糊函数在处理非平稳信号方面的优越性,结合相关系数提出模糊相关分类器;最后,将多组不同工作状态的重构信号输入模糊相关分类器,对多组数据进行训练与测试。实验结果表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承三种工作状态,且检测率较支持向量机及神经网络高。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 模糊相关分类器
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Frequency Loss and Recovery in Rolling Bearing Fault Detection
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作者 Aijun Hu Ling Xiang +1 位作者 Sha Xu Jianfeng Lin 《中国机械工程学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第2期145-156,共12页
Rolling element bearings are key components of mechanical equipment. The bearing fault characteristics are a ected by the interaction in the vibration signals. The low harmonics of the bearing characteristic frequenci... Rolling element bearings are key components of mechanical equipment. The bearing fault characteristics are a ected by the interaction in the vibration signals. The low harmonics of the bearing characteristic frequencies cannot be usually observed in the Fourier spectrum. The frequency loss in the bearing vibration signal is presented through two independent experiments in this paper. The existence of frequency loss phenomenon in the low frequencies, side band frequencies and resonant frequencies and revealed. It is demonstrated that the lost frequencies are actually suppressed by the internal action in the bearing fault signal rather than the external interference. The amplitude and distribution of the spectrum are changed due to the interaction of the bearing fault signal. The interaction mechanism of bearing fault signal is revealed through theoretical and practical analysis. Based on mathematical morphology, a new method is provided to recover the lost frequencies. The multi-resonant response signal of the defective bearing are decomposed into low frequency and high frequency response, and the lost frequencies are recovered by the combination morphological filter(CMF). The e ectiveness of the proposed method is validated on simulated and experimental data. 展开更多
关键词 ROLLING element bearing Signal processing FREQUENCY LOSS FAULT detection MORPHOLOGICAL filter
Remaining Useful Life Prediction of Rolling Element Bearings Based on Different Degradation Stages and Particle Filter 预览
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作者 LI Qing MA Bo LIU Jiameng 《南京航空航天大学学报:英文版》 EI CSCD 2019年第3期432-441,共10页
A method is proposed to improve the accuracy of remaining useful life prediction for rolling element bearings,based on a state space model(SSM)with different degradation stages and a particle filter.The model is impro... A method is proposed to improve the accuracy of remaining useful life prediction for rolling element bearings,based on a state space model(SSM)with different degradation stages and a particle filter.The model is improved by a method based on the Paris formula and the Foreman formula allowing the establishment of different degradation stages.The remaining useful life of rolling element bearings can be predicted by the adjusted model with inputs of physical data and operating status information.The late operating trend is predicted by the use of the particle filter algorithm.The rolling bearing full life experimental data validate the proposed method.Further,the prediction result is compared with the single SSM and the Gamma model,and the results indicate that the predicted accuracy of the proposed method is higher with better practicability. 展开更多
关键词 DIFFERENT LIFE STAGES of state space model REMAINING useful LIFE prediction of ROLLING element bearing particle filter
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基于正态分布模型参数和LS-SVM的滚动轴承故障诊断方法 预览
6
作者 姜海燕 《自动化技术与应用》 2019年第8期11-16,共6页
针对滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性和非高斯的特性,本文提出了基于正态分布模型参数的滚动轴承振动信号特征提取方法。首先,将采集的四种运行状态的滚动轴承振动信号建立正态分布模型,然后利用最大似然法估计模型的形状参数和位... 针对滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性和非高斯的特性,本文提出了基于正态分布模型参数的滚动轴承振动信号特征提取方法。首先,将采集的四种运行状态的滚动轴承振动信号建立正态分布模型,然后利用最大似然法估计模型的形状参数和位置参数,最后将估计出的形状参数和位置参数作为表征滚动轴承运行状态的特征信息输入LS-SVM分类器进行模式识别和故障诊断。通过Matlab仿真实验表明,本文提出的特征提取方法能快速、准确地提取滚动轴承的特征信息,对工程实践具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 正态分布 形状参数 位置参数 特征提取 滚动轴承
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基于JRD和CUSUM的滚动轴承性能退化状态识别与评估 预览
7
作者 夏均忠 吕麒鹏 +2 位作者 陈成法 刘鲲鹏 郑建波 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期1-5,24共6页
退化特征提取是滚动轴承性能退化状态识别和评估的关键,JRD克服了传统特征无法准确反应轴承当前技术状态的不足,但在全寿命阶段上稳定性、单调性差,应用累积和(CUSUM)对其进行改进,从而准确识别和评估轴承性能退化状态。应用小波包变换... 退化特征提取是滚动轴承性能退化状态识别和评估的关键,JRD克服了传统特征无法准确反应轴承当前技术状态的不足,但在全寿命阶段上稳定性、单调性差,应用累积和(CUSUM)对其进行改进,从而准确识别和评估轴承性能退化状态。应用小波包变换对原始信号进行降噪;计算不同技术状态下信号的Renyi熵,并对比与标准状态的相似程度得出JRD值,作为滚动轴承退化状态特征;应用CUSUM增强JRD值对于寿命微弱变化的敏感性及轴承全寿命的单调性。通过试验验证,滚动轴承性能退化状态的识别率能达到100%,同时能够分阶段、单调性地评估轴承性能退化状态。 展开更多
关键词 滚动轴承 性能退化 JRD距离 累积和(CUSUM)检测
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基于张量分解的滚动轴承复合故障多通道信号降噪方法研究
8
作者 胡超凡 王衍学 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期50-57,共8页
针对滚动轴承多通道信号同时滤波的问题,提出一种新的基于张量分解的多维降噪技术。该方法在高维空间中将时域信号、频率和通道建模为一个三阶张量模型,首先通过Tucker3分解张量模型,然后通过L曲线准则来选取截断高阶奇异值分解(Truncat... 针对滚动轴承多通道信号同时滤波的问题,提出一种新的基于张量分解的多维降噪技术。该方法在高维空间中将时域信号、频率和通道建模为一个三阶张量模型,首先通过Tucker3分解张量模型,然后通过L曲线准则来选取截断高阶奇异值分解(Truncated HOSVD)的截断参数,根据截断参数求解张量模型,最后根据原张量的组建方式通过逆变换得到新的目标张量。通过滚动轴承复合故障仿真分析对所提出的滚动轴承复合故障检测技术的性能进行了评价,然后应用该方法对轴承试验台采集的振动信号进行降噪分析,试验结果表明该方法在滚动轴承复合故障多维降噪以及特征提取中的有效性和可行性。基于张量分析的多维信号滤波技术将拓宽大数据时代处理异构、多维数据的视野。 展开更多
关键词 张量分解 复合故障诊断 截断高阶奇异值分解 多通道降噪 滚动轴承
基于线调频小波路径追踪和逐步解调滤波的滚动轴承故障诊断 预览
9
作者 刘东东 程卫东 温伟刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期88-94,共7页
在变转速工况下诊断滚动轴承故障时,广义解调算法中相位函数的确定依赖转速计等辅助设备。针对这一问题,提出了基于线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit, CPP)和逐步解调滤波的滚动轴承故障诊断方法。瞬时故障特征频率(Instantane... 在变转速工况下诊断滚动轴承故障时,广义解调算法中相位函数的确定依赖转速计等辅助设备。针对这一问题,提出了基于线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit, CPP)和逐步解调滤波的滚动轴承故障诊断方法。瞬时故障特征频率(Instantaneous Fault Characteristic Frequency, IFCF)在包络信号中具有幅值优势,利用这一特点,使用CPP算法从降采样的包络信号中提取IFCF趋势线,构造IFCF的相位函数;针对转频在信号中难以提取这一问题,采用重复估计转频的方式,计算潜在转频的相位函数;根据IFCF和转频的相位函数,构造逐步解调滤波算法,既可以恢复时变频率的周期性,又能降低噪声干扰,避免幅值较小的转频被噪声淹没;根据IFCF和转频在解调频谱的比值,判断故障位置。仿真和试验信号的处理结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 变转速 故障诊断 解调算法 瞬时故障特征频率
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基于指数分布参数的滚动轴承故障特征提取方法 预览
10
作者 姜海燕 《自动化技术与应用》 2019年第3期27-30,42共5页
针对滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性和非高斯的特性,本文提出了基于指数分布模型参数的滚动轴承振动信号特征提取方法。首先,将采集的四种运行状态的滚动轴承振动信号建立指数分布模型,然后利用最大似然法估计模型的位置参数,最后... 针对滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性和非高斯的特性,本文提出了基于指数分布模型参数的滚动轴承振动信号特征提取方法。首先,将采集的四种运行状态的滚动轴承振动信号建立指数分布模型,然后利用最大似然法估计模型的位置参数,最后将估计出的位置参数作为表征滚动轴承运行状态的特征信息输入SVM分类器进行模式识别和故障诊断。通过Matlab仿真实验表明,本文提出的特征提取方法能快速、准确地提取滚动轴承的特征信息,对工程实践具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 指数分布 位置参数 特征提取 滚动轴承 SVM
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基于离散随机分离的齿轮箱复合故障分析法
11
作者 贺东台 郭瑜 +2 位作者 伍星 刘志琦 赵磊 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期515-520,共6页
齿轮箱复合故障中,较弱的故障特征往往被较强的故障信号所淹没,传统方法较难实现对较弱故障特征的提取。为解决上述问题,提出一种基于离散随机分离的齿轮箱复合故障振动分析法。该方法首先使用快速谱峭度算法获取对齿轮箱振动信号的共... 齿轮箱复合故障中,较弱的故障特征往往被较强的故障信号所淹没,传统方法较难实现对较弱故障特征的提取。为解决上述问题,提出一种基于离散随机分离的齿轮箱复合故障振动分析法。该方法首先使用快速谱峭度算法获取对齿轮箱振动信号的共振带参数,依据该共振带参数设计带通滤波器及结合Hilbert变换实现对振动信号包络提取;之后应用角域重采样将时域包络信号转换到角域以消除转速波动影响;再应用离散随机分离对角域包络信号进行分离,分别得到齿轮故障和轴承故障对应的角域包络信号;最后,分别对角域包络信号进行包络谱分析获得齿轮、轴承故障的特征频率信息。试验结果表明,该方法可实现齿轮箱齿轮及轴承复合故障特征的有效提取。 展开更多
关键词 复合故障 齿轮 轴承 离散随机分离 包络分析
基于MOMEDA和IITD的滚动轴承微弱故障特征提取 预览
12
作者 赵磊 张永祥 朱丹宸 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期57-61,共5页
为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明... 为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应多点最优最小熵解卷积 改进的固有时间尺度分解 特征提取
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基于AVMD和谱相关分析的风电机组轴承故障诊断
13
作者 齐咏生 白宇 +1 位作者 高胜利 李永亭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2053-2063,共11页
针对传统时频分析方法分解不准确、效率低下的问题,提出一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估模态数量,并对原始信号频谱与分量叠加频谱进行谱相关分析筛选最优惩罚因子,提高变分模态分解(VMD)的... 针对传统时频分析方法分解不准确、效率低下的问题,提出一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估模态数量,并对原始信号频谱与分量叠加频谱进行谱相关分析筛选最优惩罚因子,提高变分模态分解(VMD)的精确性,与经验模态分解(EMD)、聚合经验模态分解(EEMD)、小波变换相比,该方法分解速度快、准确度高。之后,结合AVMD和谱相关分析提出一种新的滚动轴承故障诊断方法,该方法首先采用AVMD将已知故障信号分解成若干本征模态,并使用主要成分分析(PCA)降维去噪后构成故障模型库;然后对新采集的检测信号进行相同处理得到检测特征向量;最后将检测向量和故障库故障库特征向量分别进行频域内谱相关性分析和判别,实现故障诊断。使用西储大学实验台轴承数据和实际风场采集数据对该方法进行验证,诊断结果表明该方法相比于传统方法,识别率有明显提高。 展开更多
关键词 故障诊断 风电机组 相关性分析方法 滚动轴承 自适应变分模态分解
基于循环自相关的滚动轴承故障特征提取研究 预览
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作者 王志阳 陈兰 +1 位作者 荆双喜 李新华 《河南理工大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期95-99,共5页
滚动轴承在工作过程中产生的振动信号既有周期性又有随机性。周期性信号来源于滚动轴承的周期运转方式,这种周期性本质上是一种近似周期的冲击性振动;随机性信号来源于滚珠的滑移、制造误差等多种因素。因此,对于滚动轴承的故障诊断来说... 滚动轴承在工作过程中产生的振动信号既有周期性又有随机性。周期性信号来源于滚动轴承的周期运转方式,这种周期性本质上是一种近似周期的冲击性振动;随机性信号来源于滚珠的滑移、制造误差等多种因素。因此,对于滚动轴承的故障诊断来说,理论上用循环平稳模型来描述故障特征比单纯用周期性模型描述更加合适。以循环平稳模型为基础,提出一种基于循环自相关的滚动轴承故障特征提取方法,通过理论分析以及滚动轴承故障仿真和试验,证明了循环频率可以反映故障特征频率。用循环自相关函数谱图与包络频谱图进行对比分析,说明在提取滚动轴承故障特征时,利用循环自相关函数法能够很好地抑制噪声。所提出的方法对于滚动轴承故障的精细诊断具有重要的意义。 展开更多
关键词 滚动轴承 循环平稳 循环自相关 故障诊断
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循环双谱的简化及在滚动轴承故障诊断的应用 预览
15
作者 郭德峰 吴鲁滨 《机电产品开发与创新》 2019年第3期76-78,100共4页
在滚动轴承的早期故障诊断过程中,由于故障信号冲击不明显淹没在背景噪声之中,仅仅通过低阶循环统计量无法提取故障特征,而高阶循环统计量对噪声的有良好的抑制能力,因此将循环双谱应用到滚动轴承故障特征提取上。但循环双谱的谱图为多... 在滚动轴承的早期故障诊断过程中,由于故障信号冲击不明显淹没在背景噪声之中,仅仅通过低阶循环统计量无法提取故障特征,而高阶循环统计量对噪声的有良好的抑制能力,因此将循环双谱应用到滚动轴承故障特征提取上。但循环双谱的谱图为多维谱图表达不够直观,且其计算量大,故对循环双谱进行了简化研究,首先对循环双谱做一次水平切片,在此基础上再做二次峰值频率切片,然后用简化的循环双谱对滚动轴承故障做特征提取。仿真和实验结果证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 循环双谱 高阶循环统计量 滚动轴承 故障诊断
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改进差分滤波器在轴承故障诊断中的应用研究 预览
16
作者 王建国 范业锐 +1 位作者 张文兴 张超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第13期81-86,共6页
针对形态差分滤波器(DifferenceFilter,DIF)在信号特征提取中可能存在频率混淆的问题,提出了改进的差分滤波器(ImprovedDifferenceFilter,IDIF)的信号处理方法。由差分滤波器的内部结构特点可知,传统的形态差分滤波器无法同时识别正负... 针对形态差分滤波器(DifferenceFilter,DIF)在信号特征提取中可能存在频率混淆的问题,提出了改进的差分滤波器(ImprovedDifferenceFilter,IDIF)的信号处理方法。由差分滤波器的内部结构特点可知,传统的形态差分滤波器无法同时识别正负冲击特性,导致频率混淆难识别;通过对滤波器的结构进行改进,利用帽变换辨别信号的主导冲击方向,提高了滤波器识别正负冲击特征的能力。为了验证该方法的有效性,对此进行了仿真实验和实际滚动轴承的故障诊断实验。实验结果表明,改进的形态差分滤波器可以同时区分出故障特征的正负特性,较好的避免频率混淆。 展开更多
关键词 频率混淆 故障诊断 滚动轴承 数学形态学 差分滤波器
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总体局部特征尺度分解的滚动轴承故障诊断
17
作者 王霞 葛明涛 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期290-295,共6页
针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局部特征尺度分解(Ensemble Local Characteristic-scale Decomposition, ELCD)的排列熵及相关向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELCD分解,获得一系列内禀尺度分量(Inst... 针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局部特征尺度分解(Ensemble Local Characteristic-scale Decomposition, ELCD)的排列熵及相关向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELCD分解,获得一系列内禀尺度分量(Instrinsic Scale Component, ISC);其次,根据分解后ISC分量的峭度值选取主ISC分量,计算主ISC分量的排列熵并将其组合成特征向量;最后,将特征向量输入相关向量机进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。对实验信号的分析表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承不同的工作状态,且效果较局部特征尺度分解方法好。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 相关向量机 总体局部特征尺度分解
滚动轴承稳定工况下的滚动体打滑动力学分析 预览
18
作者 涂文兵 何海斌 +1 位作者 罗丫 肖乾 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期94-99,共6页
打滑是造成滚动轴承表面擦伤甚至失效的重要原因,目前滚动轴承打滑的研究主要集中在恶劣工况,而对正常稳定工况下滚动体的打滑问题关注甚少。针对正常稳定工况下滚动体的打滑问题,考虑径向游隙、保持架兜孔间隙等非线性因素,基于线性压... 打滑是造成滚动轴承表面擦伤甚至失效的重要原因,目前滚动轴承打滑的研究主要集中在恶劣工况,而对正常稳定工况下滚动体的打滑问题关注甚少。针对正常稳定工况下滚动体的打滑问题,考虑径向游隙、保持架兜孔间隙等非线性因素,基于线性压缩弹簧建立滚动体-保持架作用模型,采用分段线性函数描述摩擦因数与滑移速度的关系,建立滚动体打滑非线性动力学模型,分析滚动体在轴承运转过程中的打滑机理及工况参数对滚动体打滑的影响机理。研究结果表明:滚动体在承载区的前段存在急加速现象,存在相对较严重的打滑;滚动体与外圈的滑动相比内圈更严重;轴承转速的增加会增大承载区前段滚动体的打滑速度;载荷增加会降低滚动体打滑程度,缩小滚动体打滑范围。 展开更多
关键词 滚动轴承 打滑 稳定工况 动力学
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Fault Diagnosis of Rolling Element Bearing Using Multi-Scale Lempel-Ziv Complexity and Mahalanobis Distance Criterion
19
作者 俞昆 谭继文 林天然 《上海交通大学学报:英文版》 EI 2018年第5期696-701,共6页
关键词 FAULT diagnosis ROLLING element bearing Lempel-Ziv COMPLEXITY (LZC) Mahalanobis DISTANCE (MD)criterion
A new nonlinear force model to replace the Hertzian contact model in a rigid-rotor ball bearing system 预览
20
作者 Yulin JIN Zhenyong LU +2 位作者 Rui YANG Lei HOU Yushu CHEN 《应用数学和力学:英文版》 SCIE EI CSCD 2018年第3期365-378,共14页
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