计量学报2020，Vol.41Issue(10)：1260-1266,7.DOI:10.3969/j.issn.1000-1158.2020.10.13
基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的滚动轴承故障诊断
Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and K-Singular Value Decomposition Dictionary Learning
摘要
关键词
计量学/滚动轴承/故障诊断/稀疏表示/集合经验模式分解/K-奇异值分解字典学习/K-均值聚类分类
通用工业技术引用本文复制引用
李继猛,李铭,姚希峰,王慧,于青文,王向东..基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的滚动轴承故障诊断[J].计量学报,2020,41(10):1260-1266,7.基金项目
国家自然科学基金(51505415) （51505415）
河北省自然科学基金(E2017203142,F2018203413) （E2017203142,F2018203413）
