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[学位论文] 作者：强亚文,,
来源：石家庄铁道大学 年份：2020
旋转机械作为机械结构中的重要组成部分,在设备运行中扮演着至关重要的作用,然而恶劣的工作环境极易引发机械故障。同时,旋转机械的微弱故障特征不明显,并伴随强背景噪声,使得微弱故障不易察觉,给故障识别带来了诸多难题。本文针对旋转机械的微弱故障识别以及健......
[期刊论文] 作者：邓飞跃,强亚文,
来源：石家庄铁道大学学报:自然科学版 年份：2020
针对复杂工况与海量监测数据下滚动轴承难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于稀疏编码和极限学习机(ELM)的滚动轴承故障模式识别方法。首先,利用K-SVD方法对海量数据样本学...
[期刊论文] 作者：邓飞跃,强亚文,郝如江,马怀祥,高飞,
来源：振动与冲击 年份：2021
针对强背景噪声干扰下微弱故障冲击特征难以准确检测的问题,提出了一种基于自适应Morlet小波参数字典设计的齿轮故障诊断法。该方法基于信号局部分割和全局分析的思想,采用相...
[期刊论文] 作者：邓飞跃,强亚文,杨绍普,郝如江,刘永强,
来源：西安交通大学学报 年份：2018
为解决强背景噪声下经验小波变换（EWT）难以准确提取滚动轴承故障特征的问题,提出了一种自适应频率窗EWT方法。首先对轴承故障振动信号进行傅里叶变换,引入一个带宽可变的滑动频......
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