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摘要:
针对转盘轴承复杂的损伤退化机理,引人流形学习算法深入挖掘高维状态检测数据中低维的流形结构,提出了一种以马氏距离为基础的局部保持投影算法,避免了不同物理监测信号度量的差异性并能够很好地处理高维强相关退化特征.与此同时,采用多物理信号的多邻域特征描述转盘轴承退化趋势,并借助基于人工智能的数据驱动算法建立转盘轴承健康评估模型,最终通过全寿命加速疲劳试验验证该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于改进局部保持投影的转盘轴承退化指标研究
来源期刊 轴承 学科 工学
关键词 转盘轴承 退化指标 局部保持投影 数据驱动
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 测量与仪器
研究方向 页码范围 52-57
页数 6页 分类号 TH133.33+1|TP242
字数 2918字 语种 中文
DOI 10.19533/j.issn1000-3762.2019.10.013
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 王华 南京工业大学机械与动力工程学院 73 456 10.0 18.0
2 戴永奋 7 3 1.0 1.0
3 包伟刚 南京工业大学机械与动力工程学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
转盘轴承
退化指标
局部保持投影
数据驱动
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
轴承
月刊
1000-3762
41-1148/TH
大16开
河南省洛阳市吉林路
36-17
1958
chi
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