[1] |
崔玲丽, 王鑫, 王华庆, 胥永刚, 张建宇. 基于改进开关卡尔曼滤波的轴承故障特征提取方法[J]. 机械工程学报, 2019, 55(7): 44-51. |
[2] |
王华庆, 任帮月, 宋浏阳, 董方, 王梦阳. 基于终止准则改进K-SVD字典学习的稀疏表示特征增强方法[J]. 机械工程学报, 2019, 55(7): 35-43. |
[3] |
郭俊锋, 石斌, 魏兴春, 李海燕, 王智明. 基于K-SVD字典学习算法的稀疏表示振动信号压缩测量重构方法[J]. 机械工程学报, 2018, 54(7): 97-106. |
[4] |
郭俊锋, 石斌, 雷春丽, 魏兴春, 李海燕. 基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法[J]. 机械工程学报, 2018, 54(6): 118-127. |
[5] |
顾晓辉, 杨绍普, 刘永强, 任彬, 张建超. 基于多目标交叉熵优化的轮对轴承故障特征提取方法[J]. 机械工程学报, 2018, 54(4): 285-292. |
[6] |
董玉德, 张荣团, 宋忠辉, 房玉强, 白苏诚, 张方亮. 胎面花纹边界特征提取及重构方法研究[J]. 机械工程学报, 2018, 54(3): 137-147. |
[7] |
刘东东, 程卫东, 万广通. 基于故障特征趋势线模板的滚动轴承故障诊断*[J]. 机械工程学报, 2017, 53(9): 83-91. |
[8] |
黎敏, 杨孟瑶, 陈泽, 赵启东. 基于局部特征提取的有监督的流形学习方法[J]. 机械工程学报, 2017, 53(24): 211-220. |
[9] |
孙健, 李洪儒. 一种基于复合谱与关联熵融合的特征提取方法[J]. 机械工程学报, 2017, 53(24): 96-103. |
[10] |
马萍, 张宏立, 范文慧. 基于局部与全局结构保持算法的滚动轴承故障诊断*[J]. 机械工程学报, 2017, 53(2): 20-25. |
[11] |
孟宗, 王亚超, 胡猛. 基于改进LMD和IED-SampEn的齿轮故障特征提取方法[J]. 机械工程学报, 2016, 52(5): 169-174. |
[12] |
徐科, 王磊, 王璟瑜. 基于Tetrolet变换的热轧钢板表面缺陷识别方法[J]. 机械工程学报, 2016, 52(4): 13-19. |
[13] |
贺王鹏, 訾艳阳, 陈彬强, 姚斌, 张周锁. 周期稀疏导向超小波在风力发电设备发电机轴承故障诊断中的应用[J]. 机械工程学报, 2016, 52(3): 41-48. |
[14] |
周鹏, 徐科, 刘顺华. 基于剪切波和小波特征融合的金属表面缺陷识别方法[J]. 机械工程学报, 2015, 51(6): 98-103. |
[15] |
王建国, 李健, 万旭东. 基于奇异值分解和局域均值分解的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 机械工程学报, 2015, 51(3): 104-110. |