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文献
J-GLOBAL ID：202102217042456001
整理番号：21A0577362
適応雑音,非線形エントロピー,およびアンサンブルSVMによる改良完全アンサンブル経験的モード分解に基づく転がり軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】
Rolling Bearings Fault Diagnosis Based on Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, Nonlinear Entropy, and Ensemble SVM
Li Rui
(School of Automation, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
,
Ran Chao
(School of Automation, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
,
Zhang Bin
(School of Advanced Manufacturing Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
,
Zhang Bin
(The State Key Laboratory of Mechanical Transmissions, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
,
Han Leng
(School of Advanced Manufacturing Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
,
Feng Song
(School of Advanced Manufacturing Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
資料名：
Applied Sciences (Web)
(Applied Sciences (Web))
巻： 10 号： 16 ページ： 5542 発行年： 2020年
JST資料番号： U7135A ISSN： 2076-3417 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： スイス (CHE) 言語： 英語 (EN)
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