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【2h】

Data-driven vibration-based bearing fault diagnosis using non-steady-state training data

机译：基于数据驱动的基于振动的轴承故障诊断使用非稳态培训数据

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Kurt Pichler; Ted Ooijevaar; Clemens Hesch; Christian Kastl; Florian Hammer;
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年度 2020
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1. Data-driven vibration-based bearing fault diagnosis using non-steady-state training data [J] . Kurt Pichler, Ted Ooijevaar, Clemens Hesch, Journal of Sensors and Sensor Systems . 2020,第1期

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2. Data-driven vibration-based bearing fault diagnosis using non-steady-state raining data [J] . Progress in Artificial Intelligence . 2020,第1期

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3. The design of a new sparsogram for fast bearing fault diagnosis: Part 1 of the two related manuscripts that have a joint title as 'Two automatic vibration-based fault diagnostic methods using the novel sparsity measurement - Parts 1 and 2' [J] . Peter W. Tse, Dong Wang Mechanical systems and signal processing . 2013,第2期

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4. A novel data-driven fault diagnosis method based on VMD-RCMFE-DDMA-BASSVM model for rolling bearings [C] . Zhenya Wang, Tangxin Lin, Ligang Yao, International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing . 2021

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5. Data-driven and Model-based Bearing Fault Analysis - Wind Turbine Application. [D] . Mollasalehi, Ehsan. 2017

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6. Sensor Data-Driven Bearing Fault Diagnosis Based on Deep Convolutional Neural Networks and S-Transform [O] . Guoqiang Li, Chao Deng, Jun Wu, 2019

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