中国优秀硕士学位论文全文数据库 共找到 20 条

[1]	邓禹. 适于轴承故障诊断模型与降噪方法的研究[D]电子科技大学, 2008 .
[2]	杨鑫. 列车转向架轴承服役过程监测与故障诊断系统研究[D]北京交通大学, 2012 .
[3]	王建利. 滚动轴承性能退化评价与趋势预测研究[D]大连理工大学, 2013 .
[4]	张晓晓. 基于信号处理的电气化铁路弓网接触压力分析[D]西南交通大学, 2013 .
[5]	郑晴晴. 基于隐Markov模型的滚动轴承故障诊断方法研究[D]西南交通大学, 2013 .
[6]	杨磊. 基于LabVIEW的动车组转向架状态监测及故障诊断[D]石家庄铁道大学, 2013 .
[7]	曲景阳. 基于神经网络优化的采煤机嵌入式故障诊断系统[D]中北大学, 2014 .
[8]	王振华. 基于EMD谱峭度和支持向量机的齿轮箱故障诊断[D]中北大学, 2014 .
[9]	宁武龙. 基于BP神经网络的轴承寿命预测平台开发[D]西南交通大学, 2014 .
[10]	王龙. 机载式钢丝绳诊断系统研究[D]石家庄铁道大学, 2014 .
[11]	任帅. 基于振动信号的滚动轴承故障诊断技术研究[D]南昌航空大学, 2014 .
[12]	田立. 基于鱼群优化概率神经网络算法的研究[D]辽宁大学, 2014 .
[13]	曹鹏. 旋转机械状态监测方法研究及系统实现[D]西南石油大学, 2014 .
[14]	尹芳莉. 强冲击下变速箱滚动轴承故障特征提取及状态评估研究[D]中南大学, 2014 .
[15]	王斌. 基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究[D]兰州交通大学, 2014 .
[16]	张霆. 基于HHT和模糊神经网络的滚动轴承故障诊断研究[D]兰州交通大学, 2014 .
[17]	王锦. 基于电流及振动信号的电机滚动轴承故障诊断研究[D]青岛理工大学, 2014 .
[18]	冯研研. 基于声发射信号的滚动轴承故障特征提取技术研究[D]沈阳航空航天大学, 2015 .
[19]	刘志鹏. 基于振动信号的滚动轴承状态监测与诊断方法研究[D]沈阳航空航天大学, 2015 .
[20]	刘勇. 基于RVM的滚动轴承故障诊断方法研究[D]沈阳航空航天大学, 2015 .

中国博士学位论文全文数据库 共找到 6 条

[1]	盖强. 局域波时频分析方法的理论研究与应用[D]大连理工大学, 2001 .
[2]	王珍. 基于局域波分析的柴油机故障诊断方法的研究及应用[D]大连理工大学, 2002 .
[3]	李萌. 旋转机械轴承故障的特征提取与模式识别方法研究[D]吉林大学, 2008 .
[4]	张家凡. 振动信号的包络解调分析方法研究及应用[D]武汉理工大学, 2008 .
[5]	朱可恒. 滚动轴承振动信号特征提取及诊断方法研究[D]大连理工大学, 2013 .
[6]	姜锐红. 基于谱峭度及原子分解的滚动轴承故障诊断方法研究[D]上海大学, 2014 .

中国期刊全文数据库 共找到 98 条

[1]	马波,魏强,徐春林,江志农. 基于Hilbert变换的包络分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]北京化工大学学报(自然科学版), 2004,(06) .
[2]	章立军,徐金梧,阳建宏,杨德斌. 自适应多尺度形态学分析及其在轴承故障诊断中的应用[J]北京科技大学学报, 2008,(04) .
[3]	张文明，李莉，申焱华，王英，王卫刚. 滚动轴承故障诊断中的分形[J]北京科技大学学报, 1996,(03) .
[4]	李峰,张英堂,王宁,宋兵,周宝成. 基于小波和奇异谱降噪理论的轴承故障诊断研究[J]轴承, 2003,(07) .
[5]	周昌雄,陈迅,马国军. 基于关联维数与BP神经网络的滚动轴承故障诊断[J]轴承, 2003,(09) .
[6]	杜秋华,杨曙年. 细化包络分析在滚动轴承缺陷诊断中的应用[J]轴承, 2004,(03) .
[7]	杜秋华,杨曙年. 形态滤波在滚动轴承缺陷诊断中的应用[J]轴承, 2005,(06) .
[8]	石林锁. 滚动轴承故障检测的改进包络分析法[J]轴承, 2006,(02) .
[9]	唐贵基,张穆勇,吕路勇. 基于分段线性分类器的滚动轴承的故障识别[J]轴承, 2007,(10) .
[10]	马晓建,陈瑞琪,吴文英,周保堂,贺世正. 机械故障诊断中常用解调方法的比较及应用[J]东华大学学报(自然科学版), 2001,(05) .
[11]	岳蔚,刘沛. 基于数学形态学消噪的电能质量扰动检测方法[J]电力系统自动化, 2002,(07) .
[12]	张全明,刘会金. 基于广义形态滤波的电力系统采样信号处理[J]电力自动化设备, 2006,(10) .
[13]	程道来,吴茜,吕庭彦,陈栋. 国内电站故障诊断系统的现状及发展方向[J]动力工程, 1999,(01) .
[14]	葛家怡,周鹏,赵欣,刘海婴,王明时. 睡眠脑电时间序列的非线性样本熵研究[J]电子器件, 2008,(03) .
[15]	陆爽,张子达,李萌. 基于径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别[J]中国工程科学, 2004,(02) .
[16]	杨建文,贾民平,许飞云,胡建中. 基于经验模式分解的旋转机械振动信号降噪处理[J]中国工程科学, 2005,(08) .
[17]	曾庆虎,邱静,刘冠军,谭晓栋. 小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用[J]国防科技大学学报, 2007,(06) .
[18]	何景光,吴雅,皮钧,杨叔子. 一种包络谱细化的新方法及其在故障诊断中的应用[J]华中理工大学学报, 1993,(01) .
[19]	李健宝,彭涛. 基于AR模型和KFDA的滚动轴承故障诊断[J]华中科技大学学报(自然科学版), 2009,(S1) .
[20]	张克南,陆扬,谢里阳,郑进文,万年红. 基于SVD方法的弱故障特征提取方法[J]机床与液压, 2006,(10) .