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Application of an improved minimum entropy deconvolution method for railway rolling element bearing fault diagnosis

机译：改进的最小熵折叠法在铁路滚动元件轴承故障诊断中的应用

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Yao Cheng; Ning Zhou; Weihua Zhang; Zhiwei Wang;
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年度 2018
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1. Application of an improved minimum entropy deconvolution method for railway rolling element bearing fault diagnosis [J] . Cheng Yao, Zhou Ning, Zhang Weihua, Journal of Sound and Vibration . 2018,第期

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2. Adaptive Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted and Application to Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings [J] . Cheng Yao, Chen Bingyan, Zhang Weihua IEEE sensors journal . 2019,第24期

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3. Application of an improved maximum correlated kurtosis deconvolution method for fault diagnosis of rolling element bearings [J] . Yonghao Miao, Ming Zhao, Jing Lin, Mechanical systems and signal processing . 2017,第AUGa期

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4. Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted Technique and Direct Spectral Analysis [C] . Yitian Wang, Niaoqing Hu, Lei Hu, Prognostics and System Health Management Conference . 2017

机译：基于多点最佳最小熵解卷积调整技术的滚动轴承故障诊断和直接谱分析
5. Fault detection, diagnosis and prognosis of rolling element bearings: Frequency domain methods and hidden Markov modeling. [D] . Ocak, Hasan. 2004

机译：滚动轴承的故障检测，诊断和预测：频域方法和隐马尔可夫建模。
6. On the Accuracy of Fault Diagnosis for Rolling Element Bearings Using Improved DFA and Multi-Sensor Data Fusion Method [O] . Qiang Song, Sifang Zhao, Mingsheng Wang 2020

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7. Improved Wavelet Neural Network Based on Hybrid Genetic Algorithm Applicationin on Fault Diagnosis of Railway Rolling Bearing [O] . Cai Guoqiang, Jia Limin, Yang Jianwei, 2014

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