多传感器样本相关硕士博士期刊学术论文 - 信丰网

多传感器样本相关论文

Bi?LSTM神经网络用于轴承剩余使用寿命预测研究

摘要：为有效获得轴承退化过程，设计一种改进损失函数的卷积自编码器（Convolutional Autoencode），使其可从多传感器采集的振动信号中提......

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故障诊断滚动轴承 Bi‑LSTM网络多传感器样本变长度输入 fault diagnosis rolling bearing Bi-LSTM ne

基于卷积自编码器的旋转机械故障特征提取方法研究

滚动轴承作为旋转机械的关键部件,其健康状况对安全生产至关重要,对其未来健康状态以及剩余使用寿命的预测是实现故障智能诊断的主......

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特征提取滚动轴承卷积自编码器多传感器样本变长度输入

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