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基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断
被引量:
1
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作者
杨巨平
李朋
焦静
《铁道车辆》
2019年第7期36-38,I0002,共4页
利用信息融合技术,提出了基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断方法,并利用高速动车组传动试验台进行了验证,结果表明该方法可有效提高滚动轴承故障诊断精度。
关键词
信息融合
滚动轴承故障诊断
LS-SVM
D-S证据理论
下载PDF
职称材料
题名
基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断
被引量:
1
1
作者
杨巨平
李朋
焦静
机构
神华
铁路
货车运输
有限责任公司
质量监督
部
神华铁路货车运输有限责任公司肃宁车辆维修分公司生产技术部
北京交通大学机械与电子控制工程学院
出处
《铁道车辆》
2019年第7期36-38,I0002,共4页
文摘
利用信息融合技术,提出了基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断方法,并利用高速动车组传动试验台进行了验证,结果表明该方法可有效提高滚动轴承故障诊断精度。
关键词
信息融合
滚动轴承故障诊断
LS-SVM
D-S证据理论
Keywords
information fusion
diagnostics of troubles in rolling bearings
LS-SVM
D-S evidence theory
分类号
U270.331.2 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断
杨巨平
李朋
焦静
《铁道车辆》
2019
1
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