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基于HTM的滚动轴承故障诊断方法研究: 针对滚动轴承振动信号非线性和非平稳性的特点，为了更好地识别出滚动轴承的故障状态，将层级实时记忆算法(HTM)应用到滚动轴承故障诊断中。首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解，选取前8个IMF分量能量和10个振动参数作为特征...; 岳晶晶张来斌段礼祥; 关键词：滚动轴承故障诊断振动信号; 文献传递

基于ITD和模糊聚类的齿轮箱故障诊断方法被引量：11: 2013年; 为提高齿轮箱故障诊断的准确性与效率,针对其振动信号非线性和非平稳性的特点,提出将固有时间尺度分解(ITD)和模糊聚类(FCM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行固有时间尺度分解,提取包含主要故障信息的前4个固有旋转分量(PRC),求取PRC的特征能量作为故障特征向量。然后利用模糊C-均值聚类算法对齿轮箱故障进行识别与诊断,并将该方法应用到现场齿轮箱的诊断中。结果表明,诊断结果与实际情况完全相符,该方法比经验模式分解与模糊聚类相结合的方法具有更高的计算速度和精度,为齿轮箱故障诊断提供了一种新的有效方法。; 段礼祥张来斌岳晶晶; 关键词：模糊C-均值聚类齿轮箱

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岳晶晶