燕山大学学报2022，Vol.46Issue(6)：484-491,560,9.DOI:10.3969/j.issn.1007-791X.2022.06.002
基于超声解调信号多特征融合的轴承故障识别
Bearing fault recognition based on multi-feature fusion of ultrasonic demodulation signals
摘要
关键词
轴承/状态监测/经验模态分解/超声解调信号/多特征融合/随机森林分类
机械制造引用本文复制引用
姜浪朗,张敬超,江国乾,苏连成,李英伟..基于超声解调信号多特征融合的轴承故障识别[J].燕山大学学报,2022,46(6):484-491,560,9.基金项目
国家自然科学基金资助项目(61827811) （61827811）
国防基础研究计划资助项目(JCKY2019407C002) （JCKY2019407C002）
