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基于FSA-ACO混合改进算法的蜗轮蜗杆故障识别

杨雷 朱灵康 高国伟 许恺 杨晗 金昊

电子科技2016,Vol.29Issue(11):133-136,141,5.
电子科技2016,Vol.29Issue(11):133-136,141,5.DOI:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.11.038

基于FSA-ACO混合改进算法的蜗轮蜗杆故障识别

Worm Gear Fault Identification Based on FSA-ACO Mixed Improved Algorithm

杨雷 1朱灵康 1高国伟 1许恺 1杨晗 1金昊1

作者信息

  • 1. 上海理工大学机械工程学院,上海200093
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摘要

关键词

司蜗轮蜗杆/鱼群算法/蚁群算法/故障识别/近邻准则

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨雷,朱灵康,高国伟,许恺,杨晗,金昊..基于FSA-ACO混合改进算法的蜗轮蜗杆故障识别[J].电子科技,2016,29(11):133-136,141,5.

电子科技

1007-7820

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