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基于RBF网络和D-S推理的轴承故障诊断
  • ISSN号：0254-3087
  • 期刊名称：《仪器仪表学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP27[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 相关基金：国家自然科学基金(60102002)、河北省自然科学基金(601224)、霍英东基金(81057)资助项目.
作者： 张淑清, 张琳
关键词： 特征提取, 高阶统计量, 径向基函数
中文摘要：

提出一种基于RBF神经网络和D-S证据理论相结合的数据融合结构应用于轴承故障诊断.该融合诊断结构具有训练时间短,确诊率高等优点.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编：张钟华
  • 地址：北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编：100009
  • 邮箱：yqyb@vip.163.com
  • 电话：010-84050563
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-3087
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:42481