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基于HTMFDE以及ICNN的滚动轴承寿命状态识别方法

董绍江 刘文龙 方能炜 胡小林 余腾伟

铁道科学与工程学报2023,Vol.20Issue(2):723-734,12.
铁道科学与工程学报2023,Vol.20Issue(2):723-734,12.DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20220421

基于HTMFDE以及ICNN的滚动轴承寿命状态识别方法

Recognition method of rolling bearing life state based on HTMFDE and ICNN

董绍江 1刘文龙 1方能炜 2胡小林 2余腾伟1

作者信息

  • 1. 重庆交通大学 机电与车辆工程学院,重庆 400074
  • 2. 重庆工业大数据创新中心有限公司,重庆 400707
  • 折叠

摘要

关键词

寿命状态识别/滚动轴承/层次时移多尺度波动散布熵/JRD距离/改进卷积神经网络

分类

机械制造

引用本文复制引用

董绍江,刘文龙,方能炜,胡小林,余腾伟..基于HTMFDE以及ICNN的滚动轴承寿命状态识别方法[J].铁道科学与工程学报,2023,20(2):723-734,12.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51775072) (51775072)

重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920) (CSTCCCXLJRC201920)

重庆市高校创新研究群体项目(CXQT20019) (CXQT20019)

重庆市北碚区科学技术局技术创新与应用示范项目(2020-6) (2020-6)

城市轨道交通车辆系统集成与控制实验室开放基金资助项目(CKLURTSIC-KFKT-202007) (CKLURTSIC-KFKT-202007)

铁道科学与工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1672-7029

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