故障诊断期刊总结

已于 2024-09-10 10:48:51 修改
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分类专栏： 故障诊断期刊 文章标签： 人工智能
于 2024-04-03 21:39:17 首次发布
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版权

1.一区

lnformation Fusion【一区  影响因子18.6】平均审稿速度7.5个月

IEEE Transactions on Industrial lnformatics【一区 影响因子12.3】平均4.5个月

IEEE Transactions on Cybernetics【一区 B类 影响因子11.8】

Applied Energy【一区 影响因子11.2】 平均审稿速度3.9个月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems【一区 影响因子10.4】平均1.8个月

Energy【一区  影响因子9】平均审稿速度4.9个月

Knowledge-Based Systems【一区 C类 影响因子8.8】平均审稿速度7.8个月

IEEE Transactions on Systems,Man, and Cybernetics: Systems【一区，影响因子8.7】

Renewable Energy【一区 8.7】平均审稿速度6.8个月

Expert Systems with Applications【一区 C类 影响因子8.5】平均审稿速度13.8个月

Mechanical Systems and Signal Processing【一区 影响因子8.4】平均6，7个月

最低0.47元/天 解锁文章
故障诊断期刊文献分析
m0_61363749的博客
10-25 3391
故障诊断总发文量统计如下： 前20个主要主题词分布情况： 前20个次要主题词分布情况： 录用期刊分布： 期刊类型： 学科分布情况： 发文机构分布： 基金分布情况： ...
看看故障诊断文献中的故障设置方法-中文论文篇
weixin_39402231的博客
07-01 1040
虽然中文期刊的论文大部分质量没法看，但好多还是直接从英文期刊中抄过来的，下面看几篇中文文献中故障诊断中的故障设置方法，英文的以后慢慢更EI源刊[1]张文龙,胡天亮,王艳洁,魏永利.云/边缘协同的轴承故障诊断方法[J].计算机集成制造系统,2020,26(03):589-599.美国凯斯西储大学的轴承数据集，电火花加工的单点损伤。轴承故障分为3个等级：故障等级1对应的是直径为0.1778ｍｍ的损伤；故障等级2对应的是直径为0.3556ｍｍ的损伤；故障等级3对应的是直径为0.5334ｍｍ的损伤。[2]王豪,董广
智能故障诊断期刊推荐【英文期刊】
qq_53968319的博客
12-04 8051
（期刊有好有差，看多了自己就会甄别了嘿嘿）
IEEE IEEE/ASME 期刊 || 电机故障诊断新突破：多级信息融合技术助力工业安全
m0_59163425的博客
03-09 1937
所提出的 MRSFN 的技术框架如下图所提出的 MRSFN 的技术框架如图所示。一般来说，开发的电机故障诊断方法可以分为以下两个阶段：模型训练（离线）和模型实现（在线）。训练阶段使用累积的历史数据来优化 MRSFN 模型参数，然后将训练后的模型保存为二进制文件。训练后，模型首先从二进制文件加载到内存中，随后通过将预处理的实时信号输入到训练的模型中来计算与每种运动条件相关的概率。开发的方法本质上是一个多类故障分类器。对于在线收集的每个样本，MRSFN 模型输出每种运动条件的条件概率。
智能故障诊断和寿命预测期刊推荐
12-30 1624
在故障诊断领域，收集和管理文献是论文写作和研究的重要环节。本期分享一个故障诊断领域期刊推荐的开源仓库！可以帮助大家更高效地找到高质量的文献。下面是一些关于如何利用开源资源和文献管理的建议，以及一些推荐的工具和方法!
寻找故障检测相关论文的期刊
QT-Smile
03-17 662
故障检测相关论文的期刊 《设备管理与维修》 《航空维修与工程》 《工程机械与维修》 5. 6. http://www.letpub.com.cn/index.php?page=journalapp MSSP TIE TII、Access、NeuralComputing
智能故障诊断期刊推荐【中文期刊】
qq_53968319的博客
12-14 1234
【代码】智能故障诊断期刊推荐【中文期刊】
论文阅读DefectNet: Toward Fast and Effective Defect Detection缺陷网:走向快速有效的缺陷检测
weixin_45868623的博客
10-24 1287
DefectNet 只使用一个网络，通过共享卷积参数和卷积运算，可以在同一网络中同时完成缺陷图像分类和缺陷检测，也可以同时完成两个不同复杂度网络的训练，节省时间，提高检测效率。此外，它充分利用了输入图像大尺寸的优点，有效地提高了缺陷图像的分类能力。大多数基于CNN的缺陷检测方法难以利用无缺陷图像，作者提出的方法充分有效地利用了无缺陷图像，避免了数据资源的浪费，并且针对三种不同的学习任务，即二分类网络和目标定位和分类网络，作者提出了一种策略，可以平衡这两种复杂度不同的网络。因此，作者将f (w）设置为。
【SCI一区IEEE Trans，故障诊断新方法】模糊散布熵Fuzzy Dispersion Entropy及其5种多尺度系列-Matlab代码
weixin_44028734的博客
06-18 1732
散布熵的作者为解决散布熵中的问题，提出了，于2022年发表在一区顶级期刊IEEE Transactions on Fuzzy systems。本期推出。可用于分析一切时间序列中，如：电能质量数据、振动数据、风速、功率、声音、温度、交通、水流、地震波、心率、脑电、肌电、金融等等，您能想到的时间序列皆有可能。5种多尺度的理论知识在中、英文期刊都有很多，可以参考其他论文，本期不在赘述。原文作者在两个领域内的时间序列上验证了模糊散布熵的能力。：血压数据、癫痫发作和非癫痫发作脑电信号。
这款新颖的故障诊断方法成为1区SCI顶刊常客？（附matlab代码）
weixin_44028734的博客
06-22 1574
很简单，不是一行，也不是一列的数据。
故障诊断与容错技术概述第一部分基于模型和基于信号的方法综述 （翻译）
04-10
是一篇SCI综述的翻译，原文也会上传，想要看参考文献的同学可以搜一下A Survey of Fault Diagnosis and Fault-Tolerant 1
【源自一区IEEE Trans】模糊散布熵Fuzzy Dispersion Entropy及其5种多尺度系列-Matlab代码
weixin_44028734的博客
05-24 1355
散布熵的作者为解决散布熵中的问题，提出了，于2022年发表在一区顶级期刊IEEE Transactions on Fuzzy systems。本期推出。可用于分析一切时间序列中，如：电能质量数据、振动数据、风速、功率、声音、温度、交通、水流、地震波、心率、脑电、肌电、金融等等，您能想到的时间序列皆有可能。5种多尺度的理论知识在中、英文期刊都有很多，可以参考其他论文，本期不在赘述。原文作者在两个领域内的时间序列上验证了模糊散布熵的能力。：血压数据、癫痫发作和非癫痫发作脑电信号。
深度学习&故障诊断初学者 - 学习路线
热门推荐
m0_47410750的博客
04-27 5万+
针对初学者，一头雾水，不知如何学习，本文给出了一个学习路线 Python学习 - 打好编程基础 https://www.bilibili.com/video/BV1vA411b7Rn?spm_id_from=333.337.search-card.all.click B站免费课程 学到P49 建议时长 2周 深度学习理论 - 浅浅理解神经网络 https://www.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V?p=41 建议时长 2周...............
智能运维 | 故障诊断与根因分析论文一览
weixin_53741275的博客
01-15 6729
近些年来，在需要支持多平台的互联网应用中，微服务架构越来越受欢迎。与此同时，对于互联网公司来说，微服务的性能质量至关重要，因为微服务故障会降低用户体验并带来经济损失。有效的定位故障的根本原因对于快速恢复服务并减轻损失来说至关重要。随着5G与云计算的⼤⼒发展，如何进行更自动化的运维以管理⼤规模的服务设备，是当今云⼚商⾮常关心的问题。针对这⼀问题，全球权威的IT研究与顾问咨询公司 Gartner于2016年提出了AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)
Github 2025-05-30Java开源项目日报Top10
老孙正经胡说
05-30 1419
根据Github Trendings的统计，今日(2025-05-30统计)共有10个项目上榜。
OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()
jndingxin的专栏
05-29 981
该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。
Sentiment analysis integrating LangGraph and large-scale conceptual models
最新发布
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
05-31 920
基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。
一、OpenCV的基本操作
qq_48904748的博客
05-23 1230
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
故障诊断期刊
03-08
### 故障诊断相关期刊 对于希望发表智能故障诊断领域研究成果的研究人员来说，选择合适的期刊至关重要。一些期刊专注于发布大量关于智能故障诊断的论文，而其他期刊虽然也会涉及该主题，但在投稿前需确认所选期刊的兴趣范围是否与研究内容相匹配[^1]。 在自动化、电力、机械以及汽车行业四大主要学科中，超过65%的比例包含了基于智能算法的故障诊断文献。具体而言，在这些行业中特别关注的是像滚动轴承、变压器和发动机这样的设备或组件；常用的技术手段涵盖了神经网络、支持向量机及深度学习等多种先进计算模型。当前学术界对故障诊断的关注点集中在以下几个方面：开发新的诊断技术、精确定位故障位置、有效提取故障特性信息、持续监控系统健康状况并预测潜在风险。值得注意的是，尽管近年来有关于利用深度学习和其他新兴机器学习框架来进行故障诊断的工作有所增加，但对于某些特定类型的挑战——例如处理少量样本或者类别分布不均的数据集——仍然存在较大的探索空间[^2]。 为了帮助研究人员找到最适合自己的目标期刊，《LetPub》网站提供了一个便捷的服务平台，通过其链接可以访问到一系列高质量的专业出版物列表，这有助于作者更好地了解各个期刊的特点及其偏好方向，从而做出明智的选择[^3]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.letpub.com.cn/index.php?page=journalapp' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') journals = soup.find_all('div', class_='journal-item') for journal in journals[:5]: title = journal.h3.a.string.strip() description = journal.p.string.strip() print(f"Journal Title: {title}\nDescription: {description}") ```
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