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标题
作者

文献类型

  • 3 篇 期刊文献

馆藏范围

  • 3 篇 电子文献
  • 0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

  • 3 篇 工学
    • 3 篇 电气工程
    • 1 篇 仪器科学与技术
  • 1 篇 理学
    • 1 篇 系统科学

主题

  • 3 篇 孤极信号
  • 2 篇 超声电机
  • 1 篇 变分模态分解
  • 1 篇 退化特征
  • 1 篇 改进最优剪枝极限...
  • 1 篇 退化状态识别
  • 1 篇 支持向量机
  • 1 篇 灰关联分析
  • 1 篇 改进干扰属性投影
  • 1 篇 退化特征估计
  • 1 篇 经验小波变换
  • 1 篇 超声波电动机

机构

  • 3 篇 河北科技大学
  • 3 篇 陆军工程大学
  • 1 篇 中国白城兵器试验...
  • 1 篇 中国人民解放军部...
  • 1 篇 白城兵器试验中心

作者

  • 3 篇 安国庆
  • 3 篇 陈柏言
  • 3 篇 李洪儒
  • 1 篇 许葆华

语言

  • 3 篇 中文
检索条件"主题词=孤极信号"
共 3 条 记 录，以下是1-10 订阅
一种基于改进干扰属性投影的超声电机退化特征估计方法
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引用
武汉大学学报（工学版） 2019年 第3期52卷 244-254页
作者： 陈柏言 李洪儒 安国庆 陆军工程大学 河北石家庄050003 白城兵器试验中心 吉林白城137001 河北科技大学 河北石家庄050018
压电陶瓷部件开裂是超声电机的主要故障模式之一,通过监测孤极信号能够有效地提取退化特征,然而运转工况的不同会给退化特征提取带来干扰,干扰属性投影(Nuisance Attribute Projection, NAP)在移除干扰成分时存在"二分式"的缺陷,不可避... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
改进OPELM在超声电机退化状态识别中的应用
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引用
电子测量与仪器学报 2018年 第3期32卷 111-118页
作者： 陈柏言 李洪儒 安国庆 中国白城兵器试验中心 陆军工程大学 河北科技大学
压电陶瓷部件开裂是超声电机的主要故障模式之一,通过监测孤极信号能够有效地识别超声电机的退化状态。最优剪枝极限学习机(optimally-pruned extreme learning machine,OPELM)解决了极限学习机隐层节点无法准确确定的问题被较好地应用... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
基于VMD的超声波电动机退化特征提取研究
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引用
微特电机 2018年 第7期46卷 29-33,39页
作者： 陈柏言 李洪儒 安国庆 许葆华 陆军工程大学 中国人民解放军638501部队 河北科技大学
压电陶瓷部件开裂是超声波电动机的主要故障模式之一,压电陶瓷片上的孤极信号能够充分反映定子的振动状态,通过监测孤极信号研究超声波电动机的退化状态。利用变分模态分解(VMD)在处理信号时可以将信号分解成多个频段的良好特性,研究一... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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