文献
J-GLOBAL ID:201702264361754926
整理番号:17A1353964
ベアリング故障検出のための確率的主成分分析とサンプリング重要性再サンプリングに基づく特徴抽出法【Powered by NICT】
A feature extraction method based on probabilistic Principal components analysis and sampling importance resampling for bearing fault detection
著者 (4件):
Huang Yixiang
(State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, China)
,
Li Yanming
(State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, China)
,
Liu Chengliang
(State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, China)
,
Liu Xiao
(Shanghai Aerospace Equipment Manufacturer, Shanghai Jiao Tong University, China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2017
号:
ICPHM
ページ:
25-31
発行年:
2017年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)