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潘思伟

作品数：1 被引量：6H指数：1
供职机构：上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：一般工业技术机械工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇声全息
  • 1篇声像图
  • 1篇全息
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理特征
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇近场声全息
  • 1篇机械故障
  • 1篇机械故障诊断
  • 1篇机械故障诊断...
  • 1篇齿轮
  • 1篇齿轮箱

机构

  • 1篇上海交通大学

作者

  • 1篇鲁文波
  • 1篇蒋伟康
  • 1篇向上
  • 1篇潘思伟

传媒

  • 1篇振动工程学报

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法被引量：6
2013年
基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法,利用近场声全息技术得到机械设备在不同运行状态下辐射声场的声像图,考虑到不同状态下声场分布的细微变化反映在声像图丰富的纹理信息中,提取声像图中揭示机械运行状态的纹理特征,建立声像图与机器状态之间的内在联系,结合支持向量机模式分类实现机械故障诊断。齿轮箱故障诊断实验研究证实了方法的可行性与有效性,即使在较强干扰噪声影响下也获得了较好的诊断结果。
鲁文波蒋伟康潘思伟向上
关键词：齿轮箱近场声全息纹理特征支持向量机
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共1页<1>
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