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王日新
【姓名】
王日新
【职称】
副教授;
【研究领域】
航空航天科学与工程;机械工业;自动化技术;
【研究方向】
智能诊断
【发表文献关键词】
气阀,声谱诊断法,神经网络,时频,往复式压缩机,信号模型,阀片,往复压缩机,排气阀,故障检测,测试方案,航天器,吸气阀,分析法,故障诊断方法,谱诊断,引风机,叶轮,振动频谱分析,诊断,自组织映射,系统...
【工作单位】
哈尔滨工业大学
【曾工作单位】
哈尔滨工业大学;
【所在地域】
哈尔滨
学术成果产出统计表
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/文献篇数
核心期刊论文数
基金论文数
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总下载频次
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文献数(该学者统计年度当年发文总文献数)
被引频次(该学者统计年度当年发文总被引频次)
浏览趋势(该学者统计年度当年发文总浏览频次)
下载频次(该学者统计年度当年发文总下载频次)
学术成果产出明细表
中国期刊全文数据库
共找到79篇
[1]贾昀昭;徐敏强;程瑶;李玉庆;王日新;秦春云;.
谐波减速器故障特征频率计算方法研究
[J]振动与冲击.2025,(02)
[2]李玉庆;江飞龙;陈卓;王日新;黄胜全;王瑞星;崔祜涛;徐敏强;.
一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法
[J]哈尔滨工业大学学报.2022,(12)
[3]陈景龙;王日新;李玉庆;徐敏强;黄文虎;.
一种基于SD-ICA的卫星电池健康状态估计方法
[J]北京航空航天大学学报.2021,(10)
[4]郑怀亮;王日新;杨远涛;尹建程;徐敏强;.
数据驱动故障诊断方法泛化性能的经验性分析
[J]机械工程学报.2020,(09)
[5]张超;李玉庆;冯小恩;唐梦莹;江飞龙;王日新;徐敏强;.
星群观测任务自主规划的星地联合运行机制
[J]哈尔滨工业大学学报.2018,(04)
[6]张思阳;徐敏强;李永波;赵海洋;王日新;.
往复压缩机气阀故障混合诊断方法研究
[J]振动与冲击.2016,(11)
[7]王日新;龚学兵;徐敏强;李玉庆;.
飞轮系统的符号动力学故障检测方法
[J]哈尔滨工业大学学报.2016,(10)
[8]龚学兵;王日新;徐敏强;.
基于数据关联性分析的飞轮异常检测
[J]航空学报.2015,(03)
[9]金洋;王日新;徐敏强;.
基于状态记忆的航天器自主故障诊断方法
[J]系统工程与电子技术.2015,(06)
[10]龚学兵;王日新;徐敏强;.
飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法
[J]宇航学报.2015,(06)
更多
中国重要会议全文数据库
共找到5篇
[1]李玉庆;徐敏强;王日新;.
航天器观测重调度问题中的模糊性不确定因素及其处理
[A].第八届全国动力学与控制学术会议论文集.2008-07-27
[2]宋其江;徐敏强;王日新;.
模糊概率SDG模型及故障推理方法
[A].第八届全国动力学与控制学术会议论文集.2008-07-27
[3]徐敏强;金洋;王日新;.
多粒度传递系统模型在探测器故障诊断中的应用
[A].中国宇航学会深空探测技术专业委员会第九届学术年会论文集(下册).2012-10-17
[4]王日新;高晶波;徐敏强;夏松波;.
大机组振动状态实时监测与故障诊断网络系统
[A].2003大型发电机组振动和转子动力学学术会议论文集.2003-11-01
[5]高晶波;王日新;徐敏强;夏松波;.
基于时频分析的往复压缩机气阀故障诊断方法的研究
[A].第八届全国振动理论及应用学术会议论文集摘要.2003-11-01
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研究方向相近的学者
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