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[期刊论文] 作者：康守强,朱建良,王玉静,MIKULOVICH Vladimi,
来源：电机与控制学报 年份：2009
为了产生更复杂的混沌系统，使通信更安全可靠，设计了一种产生丰富混沌行为的变型蔡氏电路，并进行了理论分析和计算机仿真。在此基础上根据驱动一响应同步原理设计了混沌保密通信......
[期刊论文] 作者：康守强,朱建良,王玉静,MIKULOVICH Vladimi,
来源：电机与控制学报 年份：2004
为了产生更复杂的混沌系统,使通信更安全可靠,设计了一种产生丰富混沌行为的变型蔡氏电路,并进行了理论分析和计算机仿真.在此基础上根据驱动-响应同步原理设计了混沌保密通...
[期刊论文] 作者：康守强, 叶立强, 王玉静, 谢金宝, Mikulovich,
来源：电子测量与仪器学报 年份：2017
为了准确预测滚动轴承的剩余使用寿命(RUL),提出一种多评价标准有效性分析(MCEA)、核主成分分析(KPCA)和组合支持向量回归(SVR)相结合的滚动轴承RUL预测方法。该方法对提取的...
[期刊论文] 作者：康守强,叶立强,王玉静,谢金宝,MIKULOVICH VI,,
来源：机械工程学报 年份：2017
为了保证滚动轴承运行状态可靠度的预测精度同时增加预测步长，提出一种数学形态学分形维数结合改进果蝇优化算法-支持向量回归（Improved fruit fly optimization algorithm—su...
[期刊论文] 作者：王玉静,李少鹏,康守强,谢金宝,MIKULOVICH V I,
来源：振动．测试与诊断 年份：2021
针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测困难的问题,提出一种结合卷积神经网络(convolution neural networks,简称CNN)和长短时记忆(long short term memory,简称LSTM)神经网络的滚动轴承RUL......
[期刊论文] 作者：王玉静,康守强,张云,刘学,姜义成,Mikulovich V,
来源：电子与信息学报 年份：2014
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征，该文提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）的敏感固有模态函数（IMF）选择算法。该算法对振动信号经 EEMD 分解后得到的固有模态函......
[期刊论文] 作者：康守强,刘旺辉,王玉静,王庆岩,Mikulovich V I,
来源：控制与决策 年份：2022
针对变负载条件下滚动轴承源域与目标域中相同状态的数据特征分布差异性较大,目标域数据按照序列方式在线获取时,数据更新需重新训练模型的问题,提出一种深度在线迁移的CNN-ISVM(convolutional neural networks-incremental support vector machine)变负载下滚......
[期刊论文] 作者：王玉静,康守强,张云,刘学,姜义成,Mikulovich V I,,
来源：电子与信息学报 年份：2014
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特......
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