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兰州理工大学学位论文原创性声明及学位论文版权使用授权书
第一章绪论
第二章齿轮箱故障诊断
第三章小波分析基本理论
第四章实验系统的构成
第五章基于小波分析的齿轮箱齿轮点蚀故障诊断
第六章结论及展望
参考文献
致谢
附录A攻读学位期间所发表的学术论文目录
王佃武;
兰州理工大学;
齿轮箱; 故障诊断; 振动信号; 小波分析; 齿轮点蚀;
机译:齿轮点蚀故障诊断使用无监督深度学习的解剖功能
机译:使用声发射和振动传感器的齿轮箱齿切割故障诊断—比较研究
机译:使用二进制分割方法识别齿轮点蚀严重程度
机译:使用无监督深度学习的解剖功能的齿轮点蚀故障诊断
机译:基于结构的连接器网络,用于直升机齿轮箱的故障诊断。
机译:使用声发射和振动传感器的齿轮箱齿切故障诊断 - 比较研究
机译:比薄膜厚度与齿轮点蚀寿命的相关性。
机译:弧齿锥齿轮点蚀的测试方法及带弧度的齿锥测试方法
机译:基于深度学习的双目自动齿轮点蚀检测装置
机译:基于连续小波分析和榆树网络的模拟电路故障诊断方法
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