从宇宙中观测火流星
出处
《国外科技动态》
2000年第1期37-37,共1页
Recent Developments in Science & Technology Abroad
参考文献7
1 张鹏林,徐桃萍,马小东,杨天雨.基于CEEMDAN-深度信念网络的超低速滚动轴承故障诊断[J] .组合机床与自动化加工技术,2019(9):77-80. 被引量：9
2 刘珍珍,陈志雄,陈进.基于CEEMDAN-MPE的滚动轴承故障识别[J] .组合机床与自动化加工技术,2018(11):57-61. 被引量：6
3 谢志谦,孙虎儿,刘乐,武超.基于CEEMDAN样本熵与SVM的滚动轴承故障诊断[J] .组合机床与自动化加工技术,2017(3):96-100. 被引量：18
4 黄慧杰,孙百祎,任学平,刘淮全.基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法[J] .中国测试,2019,45(2):151-156. 被引量：6
5 白丽丽,韩振南,任家骏,秦晓峰.基于CEEMDAN和排列熵的滚动轴承故障诊断方法[J] .轴承,2019,0(11):54-59. 被引量：8
6 吉南阳,王丽君.CEEMDAN辅助快速谱峭度图算法的轴承故障诊断[J] .机械工程师,2020,0(1):76-79. 被引量：3
7 周昊,陈长征,刘欢,孙鲜明.基于FastICA的大型风力机主轴承故障诊断研究[J] .重型机械,2014(5):37-40. 被引量：6
二级参考文献41
1 程军圣,于德介,杨宇.基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法[J] .航空动力学报,2006,21(3):575-580. 被引量：32
2 曹进华,郑海起,武威,张明.超低速重载、旋转不完全轴承故障诊断[J] .军械工程学院学报,2007,19(5):46-49. 被引量：3
3 Amirat Y, Benbouzid M, Ahmer E, et al. A Brief Sta- tus on Condition Monitoring and Fault Diagnosis in Wind Energy Conversion Systems [ J ]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2009, 13 (9): 2629 - 2636.
4 Gelle G, Cloas M, Serviere C. Blind source separa-tion: a new pre -processing tool for rotating machines monitoring [ J ]. IEEE. Transactions on Instrumenta- tion and Measurement, 2003, 52 : 790 - 795.
5 Serviere C, Fabry P. Blind source separation of noisy harmonic signals for rotating machine diagnosis [ J ]. Journal of Sound and Vibration, 2004, 272: 317 - 339.
6 郝如江,卢文秀,褚福磊.声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述[J] .振动与冲击,2008,27(3):75-79. 被引量：76
7 穆钢,史坤鹏,安军,黎平,严干贵.结合经验模态分解的信号能量法及其在低频振荡研究中的应用[J] .中国电机工程学报,2008,28(19):36-41. 被引量：44
8 蒋东翔,洪良友,黄乾,丁勇山.风力机状态监测与故障诊断技术研究[J] .电网与清洁能源,2008,24(9):40-44. 被引量：37
9 陈略,訾艳阳,何正嘉,成玮.总体平均经验模式分解与1．5维谱方法的研究[J] .西安交通大学学报,2009,43(5):94-98. 被引量：71
10 姚俊良,杨小牛,李建东,张琰,韩维佳.一种消除误差累积的多级快速独立分量分析算法[J] .电子与信息学报,2009,31(11):2643-2648. 被引量：5
共引文献42
1 陈剑,阚东,孙太华,张磊.基于SVD-VMD和SVM滚动轴承故障诊断方法[J] .电子测量与仪器学报,2022,36(1):220-226. 被引量：17
2 陈剑,杨惠杰,季磊,徐庭亮,黄志,李雪原.基于AOA优化SVM的轴承故障诊断方法研究[J] .电子测量技术,2023,46(15):165-169. 被引量：2
3 刘希康,丁志峰,李媛,李进武.CEEMDAN在GNSS时间序列分析中的应用[J] .地震,2022,42(3):99-110. 被引量：2
4 干薇.雌激素的两面性[J] .国外科技动态,2000(1):35-36. 被引量：1
5 卫洁洁,杨喜旺,黄晋英,尹学慧,卫晓洁.基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断[J] .组合机床与自动化加工技术,2017(11):88-91. 被引量：13
6 岳晓峰,刘复秋宣,周小龙,马国元.基于CEEMDAN奇异值熵和SVM的转子故障诊断[J] .制造技术与机床,2018(8):78-83.
7 黄刚劲,范玉刚,黄国勇.CEEMD与FastICA结合的故障特征提取方法[J] .机械强度,2018,40(5):1024-1029. 被引量：7
8 刘珍珍,陈志雄,陈进.基于CEEMDAN-MPE的滚动轴承故障识别[J] .组合机床与自动化加工技术,2018(11):57-61. 被引量：6
9 宿文才,张树团,刘涛,井超.基于ESMD熵融合与PSO-SVM的电机轴承故障诊断[J] .大电机技术,2019,0(5):24-28. 被引量：3
10 车一鸣,王冬梅,王国兴,管华.基于IMDE和ORF模型的断路器工况识别[J] .组合机床与自动化加工技术,2019(12):85-90. 被引量：3
1 同好摄影——流星月＆银河季[J] .天文爱好者,2013(9):48-53.
2 刘晓荻.古人的空中活动[J] .科学之友,2006(6):22-23.
3 火流星的归宿[J] .百科知识,2005(09X):4-4.
4 何京.星际尘埃保卫地球[J] .科学大观园,2004,0(1):6-7.
5 余明.流星雨观测及其研究意义[J] .北京师范大学学报（自然科学版）,2005,41(3):312-314. 被引量：2
6 夜猫子.天空的烟花:流星雨(上)[J] .红领巾（萌芽）,2014,0(9):46-49.
7 加拿大的超亮火流星[J] .天文爱好者,2008(12):17-17.
8 李博方.寻访2012西宁陨石雨[J] .中国国家天文,2012(6):32-37.
9 梁淦章.流星及流星雨[J] .天文爱好者,2008(5):90-91.
10 庄天山.关于北宋的几个火流星群[J] .华侨大学学报（哲学社会科学版）,1997(4):85-93.
