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张法业
高级实验师
所属院部:
控制科学与工程学院
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论文成果
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Intelligent rolling bearing imbalanced fault diagnosis based on Mel-Frequency Cepstrum Coefficient and Convolutional Neural Networks
所属单位:
控制科学与工程学院
发表刊物:
Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
第一作者:
姚鹏
论文编号:
6A97639244BE425A95129D18869127BB
卷号:
205
字数:
10
是否译文:
否
发表时间:
2022-12-01
上一条:
Maximum average impulse energy ratio deconvolution and its application for periodic fault impulses enhancement of rolling bearing
下一条:
Accuracy-Improved Bearing Fault Diagnosis Method Based on AVMD Theory and AWPSO-ELM Mode
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