...
首页> 外文期刊>Engineering Computations >Fault diagnosis for rolling bearing based on SIFT-KPCA and SVM
【24h】

Fault diagnosis for rolling bearing based on SIFT-KPCA and SVM

机译:基于SIFT-KPCA和SVM的滚动轴承故障诊断

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Purpose - The purpose of this paper is to propose a fault diagnosis method for rolling bearings, in which the fault feature extraction is realized in a two-dimensional domain using scale invariant feature transform (SIFT) algorithm. This method is different from those methods extracting fault feature directly from the traditional one-dimensional domain.
机译:目的-本文的目的是提出一种滚动轴承的故障诊断方法,其中使用尺度不变特征变换(SIFT)算法在二维域中实现故障特征提取。该方法不同于直接从传统的一维域中提取故障特征的方法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号