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計(jì)算機(jī)測量與控制雜志北大核心期刊
- 周期：月刊
- 期刊級別：CSCD核心期刊 北大核心期刊 統(tǒng)計(jì)源期刊
- 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：11-4762/TP
- 國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1671-4598
- 主辦單位：中國計(jì)算機(jī)自動測量與控制技術(shù)協(xié)會
- 主管單位：中國航天科工集團(tuán)公司
計(jì)算機(jī)測量與控制雜志社簡介
《計(jì)算機(jī)測量與控制》(月刊)創(chuàng)刊于1993年，由中國計(jì)算機(jī)自動測量與控制技術(shù)協(xié)會主辦。報(bào)道內(nèi)容：1計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動測試技術(shù)和自動控制技術(shù)的研究成果及發(fā)展方向的綜述與評論;2先進(jìn)的總線技術(shù)、故障診斷技術(shù)、系統(tǒng)集成技術(shù)以及控制理論在工業(yè)領(lǐng)域和軍事中的應(yīng)用;3邊緣掃描測試技術(shù)、遙測遙控技術(shù)和自動測試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā);4動態(tài)數(shù)據(jù)采集與信號處理系統(tǒng);現(xiàn)場總線與接口技術(shù);機(jī)電一體化技術(shù);5嵌入式系統(tǒng)軟件、軟件測試以及工控組態(tài)軟件的開發(fā)與應(yīng)用;6集散/分布控制系統(tǒng)，自控/監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用;7計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信、樓宇自動化技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用;8先進(jìn)的測控部件及傳感器技術(shù)在工業(yè)自動測試和控制中的應(yīng)用;9基于總線技術(shù)的智能儀器儀表的設(shè)計(jì)與開發(fā)。
計(jì)算機(jī)測量與控制雜志欄目設(shè)置
綜述、VXI總線技術(shù)、測試與工業(yè)控制、軍事測控技術(shù)、儀表與傳感器、軟件天地
計(jì)算機(jī)測量與控制雜志榮譽(yù)
CSCD 中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫來源期刊(含擴(kuò)展版)
SA 科學(xué)文摘(英)
萬方收錄(中)
上海圖書館館藏
劍橋科學(xué)文摘
北大核心期刊(中國人文社會科學(xué)核心期刊)
國家圖書館館藏
物理學(xué)、電技術(shù)、計(jì)算機(jī)及控制信息數(shù)據(jù)庫
知網(wǎng)收錄(中)
統(tǒng)計(jì)源核心期刊(中國科技論文核心期刊)
維普收錄(中)
Caj-cd規(guī)范獲獎期刊
中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)全文收錄期刊
百種重點(diǎn)期刊
計(jì)算機(jī)測量與控制雜志最新目錄
C波段無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)及在飛行試驗(yàn)遙測中應(yīng)用構(gòu)想 郭世偉;王建軍;魏建新
(3917)衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)自動測試系統(tǒng) 薛霞;路輝;秦紅磊
(3921)畜牧養(yǎng)殖用料量檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 李頎;周曉嵐;馮宇謙
(3925)無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)抗干擾性能評估指標(biāo)及其測試方法 閆云斌;田慶民;王永川;馬曉琳
(3929)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與樣本熵在并網(wǎng)型光伏逆變器故障診斷中的應(yīng)用 宋倩寧;王慶賢;董海鷹
(3933)基于DE-LSSVM的滾動軸承故障診斷 岳曉峰;邰海賀
(3936)多值測試診斷策略優(yōu)化設(shè)計(jì) 趙文俊[1];張強(qiáng)[1];匡翠婷[2];宋家友[2]
(3940)基于遺傳粒子群算法的模擬電路故障診斷方法研究 祁濤;張彥斌;溫晉華
(3943)基于opencv的單目視覺測量系統(tǒng)的研究 馬曉東;蔣明;柯善浩;曾曉雁;胡乾午
(3946)基于AVR單片機(jī)的超聲波測距系統(tǒng)構(gòu)建 王曉雷[1];趙向陽[2];曹玲芝[1];張吉濤[1];鄭曉婉[1]
(3950)橡膠密封圈幾何尺寸圖像檢測技術(shù)研究 亓信同[1];范偉軍[1];趙靜[2]
計(jì)算機(jī)測量與控制雜志論文
基于DE-LSSVM的滾動軸承故障診斷
摘 要：針對滾動軸承故障診斷難以獲得大量樣本的問題以及LS-SVM模型參數(shù)選擇方法易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出了一種集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量熵和差分進(jìn)化算法(DE)優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)相結(jié)合的軸承故障診斷方法;首先原始振動信號采用EEMD分解得到一組固有模態(tài)函數(shù)(IMF),從有效本征模態(tài)函數(shù)IMF分量中提取的能量特征作為輸入建立支持向量機(jī),通過計(jì)算不同振動信號的能量熵值大小來判斷軸承的故障損傷程度;為了提高模型的診斷精度,采用差分進(jìn)化算法對LS-SVM的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并與LS-SVM和PSOLSSVM模型相比較;結(jié)果表明,DE-LSSVM模型的故障分類準(zhǔn)確性得到了提高,可以有效應(yīng)用于滾動軸承故障診斷中。
《計(jì)算機(jī)測量與控制》
