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滚动轴承作为大多数旋转机械设备的重要部件之一,现已被广泛应用于各行各业中。由于滚动轴承具有易失效、损坏频率高等特点,且失效......
轨道交通建设在一个国家和地区的城市进程中占据重要地位。地铁车辆的轴箱轴承是轨道交通设备中非常关键的基础件,我国的地铁轴箱......
在冬季,我国多数地区均有降雪,特别是北方地区,其降雪持续时间较长,给人们的正常出行带来了极大的不便。尤其是机场,航班延误情况......
针对齿轮小样本条件下深度神经网络训练容易过拟合导致齿轮退化趋势预测不精准的难题,提出了元学习门控神经网络网络齿轮退化趋势......
提出了一种结合多维特征融合及最小二乘支持向量回归机的滚动轴承退化趋势预测方法.首先提取了滚动轴承全寿命周期振动数据的各域......
轧机作为机械制造行业的重要设备,工况环境复杂,其关键零部件极易发生故障,对其进行早期故障诊断,趋势预测存在困难;对此文章以轴......
风电齿轮箱轴承长期工作在变速变载的恶劣工况下,其运行状态直接影响着风电机组的正常服役。同时,由于风电齿轮箱轴承等关键部件加......
滚动轴承作为机械设备的关键部件之一,其工作状态和性能直接影响着机械设备的正常工作和安全运行。如果不能及时预测滚动轴承的健......
工业设备作为工业互联网的基本组成部分,其健康状态事关工业产品的质量水平和生产过程的稳定性以及流畅性.因此,对工业设备的健康......
为了对反映回转支承性能退化状况的健康指标进行准确预测,提出了一种基于改进时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)的......
为了提高滚动轴承性能退化趋势预测的准确度,提出基于卷积自编码器和混合灰狼优化支持向量回归机的性能退化趋势预测方法.首先提取......
在现代工业生产中,随着机电系统的自动化程度和结构复杂性不断提高,工业生产和应用过程中机电系统发生故障的可能性大大增加,而机......
滚动轴承作为空间活动部件的重要组成部分,它的运行状态直接影响整个空间活动件的运行性能。实践表明,空间活动件的故障大多是出自其......
滚动轴承以其独特的优势在旋转机械设备中起着重要的作用,然而实际工况条件往往十分恶劣,导致轴承极易发生性能退化。可靠、准确地......
蓄电池是变电站电源的重要组成部分,在变电站失电时可以为系统供电。但蓄电池容量的退化趋势难以预测,为保障备用电源的可靠性,通......
为有效描述滚动轴承的退化趋势,提出结合威布尔分布及最小二乘支持向量机的滚动轴承退化趋势预测新方法。用威布尔分布形状参数作......
针对现有滚动轴承性能退化趋势预测方法存在退化指标选取困难、预测精度较低的问题,提出基于自编码器和门限循环单元神经网络的滚......
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针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋......
针对轴承振动信号随机噪声干扰大、多尺度熵表征轴承退化趋势偏差大的问题,提出了一种基于二元多尺度熵的滚动轴承退化趋势预测方......
在分析了滚动轴承退化趋势预测是实现滚动轴承预防维护关键的基础上,提出了基于时间编码信号处理与识别(TESPAR)和最小二乘支持向......