机译:基于经验模态分解和k-medoids聚类的轴承性能退化评估
Department of Mechanical & Industrial Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India;
Department of Mechanical & Industrial Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India;
Performance degradation assessment; Bearings; Empirical mode decomposition; k-medoids clustering;
机译:基于集合经验模态分解和高斯混合模型的轴承性能退化评估
机译:滚动元件轴承性能下降评估使用变分模式分解和GHAT-GEVA聚类时间序列分割
机译:基于提升小波包分解和模糊c均值的轴承性能退化评估
机译:基于ADMM和稀疏组合学习的滚动轴承性能劣化评估
机译:数据挖掘中基于K-means和K-medoids的K-MM聚类算法。
机译:基于自适应噪声和统计时域特征的增强型互补经验模态分解的滚动轴承故障特征提取与诊断
机译:基于集合经验模式分解和关联传播聚类的轴承性能下降评估
机译:开发基于机械的综合退化模式模型,用于高放废物容器的性能评估