机译:加权SVD信号去噪的新策略及其在旋转机械弱故障特征增强中的应用
School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China,NSF l/UCR Center for Intelligent Maintenance Systems, University of Cincinnati,Ohio 45221, USA;
NSF l/UCR Center for Intelligent Maintenance Systems, University of Cincinnati,Ohio 45221, USA;
Singular value decomposition Periodic modulation intensity Signal denoising Weak feature enhancement; Reweighted singular value decomposition;
机译:使用双树复小波变换增强旋转机械中的信号去噪和多个故障信号检测
机译:利用自适应噪声和解调分析的加权完整整体经验模态分解提取旋转机械故障特征
机译:深度故障识别器:去噪和提取特征的集成模型,用于旋转机械故障诊断
机译:离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)在旋转机械故障中的应用
机译:旋转机械监控:特征提取,信号分离和故障严重性评估。
机译:多层去噪的应用基于集合经验模式分解在旋转机械的故障特征提取中的应用
机译:深度故障识别器:用于旋转机械故障诊断的降噪和提取特征的集成模型