NSF I/UCR Center for Intelligent Maintenance Systems Department of Mechanical, Industrial, and Nuclear Engineering Univ. of Cincinnati, Cincinnati OH 45221;
bearing; health assessment; feature extraction; fault diagnosis; self-organizing map;
机译:人工神经网络与小波自组织图对轴承故障分类的比较研究
机译:使用自组织映射的电动阀故障检测,诊断和预测
机译:使用自组织映射的电动阀故障检测,诊断和预测
机译:使用自组织地图的方法轴承健康评估和故障诊断
机译:滚动轴承的故障检测,诊断和预测:频域方法和隐马尔可夫建模。
机译:基于定量映射模型的滚动轴承定量与定位故障诊断方法
机译:基于Kohonen自组织映射的电机与装置自动故障诊断方法