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CEEMDAN-Based Permutation Entropy: A Suitable Feature for the Fault Identification of Spiral-Bevel Gears

机译：基于CeeMDAN的置换熵：螺旋锥齿轮故障识别的合适功能

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作者
Lingli Jiang; Hongchuang Tan; Xuejun Li; Liman Chen; Dalian Yang;
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年度 2019
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1. CEEMDAN-Based Permutation Entropy: A Suitable Feature for the Fault Identification of Spiral-Bevel Gears [J] . Jiang Lingli, Tan Hongchuang, Li Xuejun, Shock and vibration . 2019,第PTa12期

机译：基于CeeMDAN的置换熵：螺旋锥齿轮故障识别的合适功能
2. Hierarchical multiscale permutation entropy-based feature extraction and fuzzy support tensor machine with pinball loss for bearing fault identification [J] . Cheng Yang, Minping Jia Mechanical systems and signal processing . 2021,第Feba期

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3. A Wavelet Based Multiscale Weighted Permutation Entropy Method for Sensor Fault Feature Extraction and Identification [J] . Yang Qiaoning, Wang Jianlin Journal of Sensors . 2016,第Pta5期

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4. A New Gear Fault Identification Method Based on EEMD Permutation Entropy and Grey Relation Degree [C] . Wenbin Zhang, Yushuo Tan, Yasong Pu International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics . 2020

机译：基于EEMD排列熵和灰色关联度的齿轮故障识别新方法。
5. Early Fault Detection for Gear Shaft and Planetary Gear Based on Wavelet and Hidden Markov Modeling. [D] . Yu, Jing. 2011

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6. Research of Planetary Gear Fault Diagnosis Based on Permutation Entropy of CEEMDAN and ANFIS [O] . Moshen Kuai, Gang Cheng, Yusong Pang, 2018

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