原文服务方: 机械强度       
摘要:
状态特征指标对机械的状态监测和故障诊断具有重要意义。本文提出应用机械设备工作状态下噪声信号自回归模型的关联维数来描述设备在不同工作状态下的特征,进而实现对状态的监测、识别和分类。文中通过实验证明,设备在相同工作状态下,噪声信号的AR模型参数具有相近的关联维数,在不相同状态下则有明显不同的关联维数。因此关联维数不仅可以作为状态监测与识别和分类的重要依据,而且可以作为其他特征提取方法的补充。此方法对设备状态监测准确率的提高具有明显的作用。
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文献信息
篇名 AR模型和分形几何在设备状态监测中的应用研究
来源期刊 机械强度 学科
关键词 状态监测AR模型分形几何关联维数
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目 ·振动动·监测·诊断 ·
研究方向 页码范围 61-65
页数 5页 分类号 TP206.3|TH31
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-9669.2001.01.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈兆能 上海交通大学机械工程学院 54 1321 17.0 35.0
2 朱继梅 上海交通大学机械工程学院 7 305 6.0 7.0
3 刘天雄 上海交通大学机械工程学院 15 512 10.0 15.0
4 郑明刚 上海交通大学机械工程学院 5 308 4.0 5.0
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状态监测AR模型分形几何关联维数
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相关学者/机构
期刊影响力
机械强度
双月刊
1001-9669
41-1134/TH
大16开
河南省郑州市科学大道149号
1975-01-01
中文
出版文献量(篇)
4191
总下载数(次)
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总被引数(次)
35027
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