Acoustic emission and moving window-improved kernel entropy component analysis for structural condition monitoring of hoisting machinery under various working conditions:

希尔伯特-黄变换 状态监测 振动 模式识别(心理学) 熵(时间箭头) 窗口(计算)
作者
Yang Li,Feiyun Xu
出处
期刊:Structural Health Monitoring-an International Journal [SAGE Publishing]
卷期号:: 147592172110336- 被引量:1
标识
DOI:10.1177/14759217211033627
摘要

Acoustic emission (AE) has been widely used to the nondestructive evaluation (NDE) and structural health monitoring (SHM) of hoisting machinery recently. Kernel entropy component analysis (KECA) is...

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