一、综述
- 高压断路器机械故障诊断方法综述_关永刚
二、参考文献
- 断路器的机械振动信号小波去噪技术研究_罗光鸿
- 高压断路器分合闸线圈电流采集实验平台与故障模拟实验研究_彭在兴
- 混合布谷鸟算法在高压断路器故障诊断上的应用_徐其丹
- 基于Kohonen网络的高压断路器机械故障识别方法_徐艳
- 基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障诊断方法_马宏忠
- 基于PSO_LSSVM的高压真空断路器弹簧机构机械故障诊断_姜海龙
- 基于RST_SOM的高压断路器故障诊断_黄新波
- 基于SVM主成分分析的高压断路器分合闸线圈故障诊断研究_彭在兴
- 基于S变换和极限学习机的高压断路器机械故障诊断_黄南天
- 基于VMD_Hilbert边际谱能量熵和SVM的高压断路器机械故障诊断_杨秋玉
- 基于VMD_MSE的高压断路器故障诊断_万书亭
- 基于边界延拓改进EMD的断路器机械故障诊断法_王玉梅
- 基于变分模态分解的断路器机械故障诊断_李永刚
- 基于粗糙集神经网络和振动信号的高压断路器机械故障诊断_林琳
- 基于动态权重修正D_S证据理论的最后断路器多判据保护跳闸策略_林湘宁
- 基于复合特征的断路器机械故障诊断方法研究_姚杨
- 基于改进的贝叶斯分类算法的断路器故障诊断_李永丽
- 基于关联规则和变权重系数的SF_6高压断路器状态综合评估_黄绪勇
- 基于核主成分分析_SoftMax的高压断路器机械故障诊断技术研究_王昱皓
- 基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法_尹柏睿
- 基于经验小波变换和相关向量机的断路器机械故障诊断_辛忠良
- 基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断_黄新波
- 基于量子遗传神经网络与D_S证据理论的断路器机械特性故障诊断_刘建华
- 基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断_林琳
- 基于拟合优度检验法和支持向量机的断路器分合闸回路故障辨识研究_陈亚林
- 基于随机森林算法的断路器分合闸线圈故障电流曲线识别_刘芹
- 基于物联网的10kV真空断路器分布式监测系统的研究_安晓华
- 基于物联网的高压断路器故障诊断系统_王立超
- 基于稀疏表示和M_ELM的断路器故障诊断模型_牛为华
- 基于相空间重构的高压断路器机械故障诊断研究_李自强
- 基于小波包理论的高压断路器机械状态检测_李宾宾
- 基于自适应权重证据理论的断路器故障诊断方法研究_赵书涛
- 基于最优特征向量分类的高压断路器机械状态识别方法_杨景刚
- 牵引变电站直流断路器机械状态监测与故障诊断研究_王竞
- 一种基于线圈电流的高压断路器机械故障诊断方法_韩宇
- 一种基于云模型的SF_6高压断路器状态评估方法_刘锦杰
- 基于神经模糊Petri网的高压断路器故障诊断研究_程学珍
三、下载地址
- 知网下载
- 这里
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