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基于故障敏感分量和改进K近邻分类器的故障状态识别

王化玲 刘志远 赵欣洋 晁战云 刘小峰

重庆大学学报2020，Vol.43Issue(12)：33-40,8.
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重庆大学学报2020，Vol.43Issue(12)：33-40,8.DOI:10.11835/j.issn.1000-582X.2020.002

基于故障敏感分量和改进K近邻分类器的故障状态识别

Fault state identification method based on fault sensitive components and improved KNNC

王化玲 1刘志远 2赵欣洋 2晁战云 3刘小峰4

作者信息

  • 1. 国网智能科技股份有限公司,济南 250101
  • 2. 国网宁夏电力有限公司检修公司,银川 750011
  • 3. 华通科技有限公司,重庆 400112
  • 4. 重庆大学 机械传动国家重点实验室,重庆 400044
  • 折叠

摘要

关键词

局域均值分解/故障敏感分量/改进K近邻分类器/故障诊断

分类

机械制造

引用本文复制引用

王化玲,刘志远,赵欣洋,晁战云,刘小峰..基于故障敏感分量和改进K近邻分类器的故障状态识别[J].重庆大学学报,2020,43(12):33-40,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51675064,51975067). （51675064,51975067）

重庆大学学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-582X

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