| 基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 杨巨平,李朋,焦静.基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断[J].铁道车辆,2019(7):36-38,I0002. |
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| 作者姓名： | 杨巨平 李朋 焦静 |
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| 作者单位： | 神华铁路货车运输有限责任公司质量监督部;神华铁路货车运输有限责任公司肃宁车辆维修分公司生产技术部;北京交通大学机械与电子控制工程学院 |
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| 摘 要： | 利用信息融合技术,提出了基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断方法,并利用高速动车组传动试验台进行了验证,结果表明该方法可有效提高滚动轴承故障诊断精度。
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| 关 键 词： | 信息融合 滚动轴承故障诊断 LS-SVM D-S证据理论 |
Diagnostics of Troubles in Bearings Based upon LS-SVM and D-S Evidence Theory |
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| YANG Juping,LI Beng,JIAO Jing.Diagnostics of Troubles in Bearings Based upon LS-SVM and D-S Evidence Theory[J].Rolling Stock,2019(7):36-38,I0002. |
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| Authors: | YANG Juping LI Beng JIAO Jing |
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| Institution: | (Quality Supervision Department of Shenhua Railway Freight Car Transportation Co., Ltd., Beijing 100011, China) |
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| Abstract: | YANG Juping;LI Beng;JIAO Jing(Quality Supervision Department of Shenhua Railway Freight Car Transportation Co., Ltd., Beijing 100011, China) |
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| Keywords: | information fusion diagnostics of troubles in rolling bearings LS-SVM D-S evidence theory |
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