您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
改进的卷积型小波包分解及在故障诊断中的应用
更新时间:2025-04-29
    • 改进的卷积型小波包分解及在故障诊断中的应用

    • Improved Convolution-Type Wavelet Packet Decomposition with Applications to Fault Diagnosis

    • 西安交通大学学报   2014年48卷第3期 页码:89-95
    • DOI:10.7652/xjtuxb201403017    

      中图分类号: TH113.1
    • 网络首发:2014-03-10

      纸质出版:2014

    移动端阅览

  • 田福庆, 罗荣, 李万, 等. 改进的卷积型小波包分解及在故障诊断中的应用[J]. 西安交通大学学报, 2014,48(3):89-95. DOI: 10.7652/xjtuxb201403017.

    Improved Convolution-Type Wavelet Packet Decomposition with Applications to Fault Diagnosis[J]. 2014, 48(3): 89-95. DOI: 10.7652/xjtuxb201403017.

  •  
  •  
icon
试读结束,您可以激活您的VIP账号继续阅读。
去激活 >
icon
试读结束,您可以通过登录账户,到个人中心,购买VIP会员阅读全文。
已是VIP会员?
去登录 >

0

浏览量

4

下载量

2

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

电力变压器故障诊断多智能体大模型构建与应用
采用双小波字典的齿轮箱复合故障特征提取方法
一维卷积神经网络在机械故障特征提取中的可解释性研究
蜉蝣优化双通道网络在齿轮箱故障诊断中的应用
一种双阻尼小波赋能的可解释卷积神经网络在轴承故障诊断中的应用

相关作者

林金山
李元
方荠萱
刘志濠
李春鹏
张冠军
汪向东
刘强

相关机构

西安交通大学电气工程学院,710049,西安School of Electrical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China
三峡大学水利与环境学院
中国长江电力股份有限公司
三峡大学机械与动力学院
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
0