| [1] |
宿磊, 刘智, 顾杰斐, 李可, 薛志钢. 基于改进PSO-VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(4): 118-124. |
| [2] |
刘运航, 宋宇博, 朱大鹏. 基于ELDA降维与MPA-SVM的滚动轴承故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(3): 117-124. |
| [3] |
王寅杰, 邓艾东, 范永胜, 占可, 高原, . 基于改进PNCC-SVM的滚动轴承故障声纹识别方法[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(3): 146-151. |
| [4] |
宋宇航, 马萍, 李建军, 张宏立. 基于伪标签深度学习的半监督滚动轴承故障诊断模型[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 102-107. |
| [5] |
谭启瑜, 马萍, 张宏立. 基于图卷积神经网络的滚动轴承故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(6): 101-108. |
| [6] |
王贡献, 付泽, 胡志辉, 张淼. 基于多分支卷积神经网络的轴承变工况故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(6): 135-141. |
| [7] |
聂磊, 张吕凡, 徐诗奕, 蔡文涛, 杨浩明. 基于相似度特征融合和CNN的滚动轴承剩余寿命预测[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(5): 115-121. |
| [8] |
宋明瑞, 郭佑民, 刘运航, 郭啸. 基于小波包散布熵-mRMR特征选取与HHO-KELM的轴承故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(5): 154-160. |
| [9] |
武煜坤, 宁少慧, 任永磊, 王延松. 基于G-YOLO网络的滚动轴承故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(5): 161-166. |
| [10] |
刘迎松, 魏志刚, 束海星, 刘晓超, 陆强. 基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(3): 102-109. |
| [11] |
吴科伟, 封远鹏, 王超, 王广斌, 何水龙, 蒋占四, . 基于MPA-VMD的滚动轴承故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(2): 112-119. |
| [12] |
赵克钦, 程峰, 杨世飞. 变转速下对数平方包络谱在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(2): 132-138. |
| [13] |
曹桂松, 苗慧慧, 王雨薇, 刘西洋, 曹玮, 陈果. 一种滚动轴承早期故障预警技术及试验验证[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(2): 139-146. |
| [14] |
董荣, 徐育为, 龙志宏, 张益辉, 钟坤, 屠宇. 采用大核注意力机制的抗噪轴承故障诊断模型[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(2): 162-168. |
| [15] |
鲍怀谦, 魏永长, 王金瑞, 张宗振, , 张国伟, 田志远. EMD-CSF在滚动轴承早期微弱故障诊断中应用[J]. 噪声与振动控制, 2022, 42(6): 105-110. |
