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[期刊论文] 作者：苏缪涎,郑近德,潘紫微,
来源：噪声与振动控制 年份：2020
极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方...
[期刊论文] 作者：罗金,童靳于,郑近德,潘海洋,潘紫微,
来源：噪声与振动控制 年份：2020
针对现有的智能诊断方法训练时间长、识别率不高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)和堆叠稀疏自编码(SSAE)的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用EEMD对滚动轴承振...
[期刊论文] 作者：戚晓利, 王振亚, 吴保林, 叶绪丹, 潘紫微,,
来源：振动与冲击 年份：2020
针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法...
[期刊论文] 作者：苏缪涎,郑近德,潘海洋,童靳于,刘庆运,潘紫微,
来源：机械科学与技术 年份：2020
极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,EWMD)是在经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的基础上提出的一种自适应信号分解方法,能够改善E...
[期刊论文] 作者：童靳于,包家汉,郑近德,潘紫微,朱小龙,查从文,胡彪,何福金,
来源：机械强度 年份：2020
针对某钢厂1580 mm热连轧F2轧机在轧制薄板时弧形齿接轴的集油盒连接销多次失效问题,对F2轧机传动系统及辊系进行了多次现场测试,并对测试信号进行时域和频域分析。建立了包...
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