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黄荣舟; 汤宝平; 杨燕妮; 邓蕾;
重庆大学机械传动国家重点实验室;
重庆400030;
中国船舶重工集团海装风电股份有限公司;
重庆401122;
风电机组; 状态监测; 长短时记忆网络; 齿轮箱; SCADA;
机译:基于噪声抑制与多点数据融合的风电轴承振动状态监测系统
机译:基于SCADA和DSER-PSO-WRVM方法多传感器信息融合的风力涡轮机变速箱状态监测与故障诊断
机译:基于K最近邻和后传播神经网络的风电齿轮箱润滑泄漏报警
机译:使用基于Swarm Intelligence的SCADA数据融合进行风机状态监测
机译:基于LabVIEW基于电机温度和风扇振动的风隧道状态监测程序
机译:基于深度卷积神经网络的自适应多传感器数据融合方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用
机译:在美国陆军研究实验室(aRL)/维持基地网络保障处(sBNaB)美国陆军网络分析实验室(aCaL)sCaDa硬件测试平台上展示监控和数据采集(sCaDa)虚拟化能力。
机译:-风电与波浪电联合发电状态监测与评估系统
机译:风电和波浪电联合发电状态监测与评估系统
机译:基于生物振动和无线电频率数据分析的生理状态监测
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