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1 绪论
2 水电机组故障机理
3 信息融合诊断技术
4 水电机组轴心轨迹自动辨别
5 基于粗糙集的特征提取
6 基于多Agent 的水电机组故障诊断方法
7 全文总结与展望
致谢
参考文献
附录
杨志荣;
华中科技大学;
水轮发电机组; 故障诊断; 轴心轨迹; 粗糙集理论; D-S证据理论; 多Agent系统;
机译:小水电一维卷积神经网络和门控循环机组的水力发电机组故障诊断
机译:基于贝叶斯网络的基于多源信息融合的地源热泵故障诊断
机译:基于新证据相似距离的航空液压泵多源信息融合故障诊断
机译:应用低层图像特征表示和分类方法识别水电机组轴心轨迹
机译:使用模式识别对动态多元化学过程进行故障诊断,并通过基于小波的技术对趋势进行平滑表示。
机译:基于机械特性的水电机组保护振动监测方法
机译:基于轴心轨迹特征的转子早期不平衡故障识别
机译:基于振动测量和模式识别的泵故障诊断与性能监测
机译:通过自动识别轴心轨迹形状来旋转机械的诊断装置和方法
机译:基于神经网络故障诊断和电气压缩机组技术条件的模式控制方法
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