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改进随机森林算法在电机轴承故障诊断中的应用 被引量:75
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作者 李兵 韩睿 +2 位作者 何怡刚 张晓艺 侯金波 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1310-1319,1422,共11页
电机轴承状态直接影响电机运行可靠性。随机森林算法具有较强的抗噪和适应能力,广泛应用于电机轴承故障诊断中。针对随机森林中传统决策树算法在连续特征属性值数目过大时复杂度高及易过拟合等问题,基于聚类思想构造自适应滑动步长减少... 电机轴承状态直接影响电机运行可靠性。随机森林算法具有较强的抗噪和适应能力,广泛应用于电机轴承故障诊断中。针对随机森林中传统决策树算法在连续特征属性值数目过大时复杂度高及易过拟合等问题,基于聚类思想构造自适应滑动步长减少其分类结点数,提出改进的C4.5决策树和分类回归树算法;针对传统随机森林算法中各决策树产生错误差异小、投票方法忽略强弱分类器差异及漏报率等问题,使用不同决策树算法进行分类,并借鉴议会制思想确定各决策树等级及权重,提出一种计及漏报率的随机森林集成投票算法。为验证所提方法的通用性及有效性,采用时域特征提取法和集合经验模态分解法分别构造特征向量,并通过凯斯西储大学轴承数据中心数据集和现场诊断试验进行验证。实验结果表明,所提算法不仅适用于多种特征提取方法,且相较于传统随机森林算法和多层感知器算法在诊断准确率和漏报率方面均更具优势,为电机轴承故障诊断提供一种新思路。 展开更多
关键词 电机轴 故障诊断 随机森林算法 议会制 漏报率
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小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用 被引量:66
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作者 罗忠辉 薛晓宁 +2 位作者 王筱珍 吴百海 何真 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第14期125-129,共5页
电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号,采用小波变换实现信噪分离,提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)而得到... 电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号,采用小波变换实现信噪分离,提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)而得到若干个基本模态分量(IMF),再计算各基本模态分量的频谱。理论及试验研究结果表明:按此方法得到的各基本模态分量的频谱突显了轴承的故障特征信息,能有效诊断出轴承的早期故障。 展开更多
关键词 电机轴 早期故障诊断 小波变换 经验模式分解 基本模态分量
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基于二维灰度图的数据增强方法在电机轴承故障诊断的应用研究 被引量:43
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作者 肖雄 肖宇雄 +2 位作者 张勇军 宋国明 张飞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期738-748,共11页
在基于深度学习的电机轴承故障诊断中,一般采用基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)的数据增强方法以获取足量故障数据,从而保证模型的性能。一维时序信号下的数据增强会出现生成数据质量差、网络训练速度慢以及训... 在基于深度学习的电机轴承故障诊断中,一般采用基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)的数据增强方法以获取足量故障数据,从而保证模型的性能。一维时序信号下的数据增强会出现生成数据质量差、网络训练速度慢以及训练过程繁琐等问题,该文针对此,提出一种基于二维灰度图及辅助分类生成对抗网络(2D gray pixel images and auxiliary classifier generative adversarial networks,2D-ACGANs)的数据增强方法。首先将原始的一维时序信号转换为二维灰度图,以得到适用于二维卷积神经网络的输入数据;在此基础上结合辅助分类生成对抗网络,将原始数据的标签作为此网络的输入进行数据增强,该方法较一维数据增强方法有效减少网络训练参数量,同时解决传统方法中训练繁琐及标签信息丢失的问题。最后将提出的方法用于电机轴承的故障实验数据中进行对比验证,结果表明改进的2D-ACGANs算法能生成更高质量的数据,有效提高故障识别准确率及网络训练速度,具备良好的工程应用可行性。 展开更多
关键词 电机轴 故障诊断 生成对抗网络 二维灰度图 数据增强
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基于改进EMD和双谱分析的电机轴承故障诊断实现 被引量:32
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作者 陈宗祥 陈明星 +1 位作者 焦民胜 葛芦生 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期78-83,共6页
轴承是电机设备极重要的部件。轴承故障检测是非常必要的。通过将改进的经验模态分解和双谱分析相结合的故障检测方法来有效诊断电机轴承的早期故障。首先,针对EMD分解无法得到严格单分量IMF的问题,利用小波包分解将轴承振动信号分解为... 轴承是电机设备极重要的部件。轴承故障检测是非常必要的。通过将改进的经验模态分解和双谱分析相结合的故障检测方法来有效诊断电机轴承的早期故障。首先,针对EMD分解无法得到严格单分量IMF的问题,利用小波包分解将轴承振动信号分解为窄带信号并选取能量最集中的频带进行重构,从而降低故障信号的复杂性,抑制模态混叠问题;然后利用经验模态分解方法根据信号的固有波动模式将其分解为一系列IMF分量;再通过方差贡献率检验去除其中的虚假分量;最后,利用双谱分析信号的调制关系进行解耦,得到故障特征频率。验证结果表明,所提出的分析方法能有效诊断轴承故障。 展开更多
关键词 电机轴 故障检测 改进经验模态分解 双谱
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SVM与PSO相结合的电机轴承故障诊断 被引量:25
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作者 李嫄源 袁梅 +1 位作者 王瑶 程安宇 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期99-107,共9页
针对电机轴承故障问题,提出一种基于支持向量机(SVM,support vector machine)与粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。结合振动信号的时域与小波包能量特征,使表征振动信号的特征具有较好的可靠... 针对电机轴承故障问题,提出一种基于支持向量机(SVM,support vector machine)与粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。结合振动信号的时域与小波包能量特征,使表征振动信号的特征具有较好的可靠性和敏感性,提高了故障的诊断准确率。采用PSO算法对SVM的惩罚参数和径向基核函数参数进行寻优,并与其它参数寻优算法进行比较分析。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法不仅对电机轴承的外圈故障、内圈故障和滚珠故障有很好的识别效果,而且还对每一类故障的严重程度有较好的区分,具有较强的实用性。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化算法 小波包分析 特征提取 电机轴 故障诊断
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峭度滤波器用于电机轴承早期故障特征提取 被引量:22
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作者 安国庆 秦程 +1 位作者 郭立炜 梁永春 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期55-60,共6页
针对电机轴承早期故障特征十分微弱,容易被机器运转时的背景噪声淹没而难以识别的问题,在分析峭度特性的基础上,确定了信号峭度值和噪信比的数学关系。设计了受控于信噪比的峭度滤波器,并将其应用于包络分析的滤波环节,以提取轴承故障... 针对电机轴承早期故障特征十分微弱,容易被机器运转时的背景噪声淹没而难以识别的问题,在分析峭度特性的基础上,确定了信号峭度值和噪信比的数学关系。设计了受控于信噪比的峭度滤波器,并将其应用于包络分析的滤波环节,以提取轴承故障的高频调制信息,可避开选取带通滤波器时人为因素的影响。实验结果表明,对于轴承早期故障特征比较微弱的情况,基于峭度滤波器的诊断方法是有效的,将滤波后的信号进行包络分析可凸显故障特征。 展开更多
关键词 电机轴 故障诊断 峭度 滤波器 包络分析
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立式凝结水泵电动机变频时的振动问题与减振方法 被引量:16
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作者 郭玉杰 王晓东 +1 位作者 高宇 叶海庭 《轴承》 北大核心 2013年第2期56-58,共3页
通过对某型立式凝结水泵电动机变频时的振动测试发现,个别转速下振动较大,认为振动原因是转子-轴承-外壳系统共振。现场采取了加固减振的处理方法,实施后振动明显改善,可以安全运行。
关键词 电机轴 电动机 凝结水泵 变频 振动
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基于改进正余弦算法优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断 被引量:14
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作者 李兵 梁舒奇 +2 位作者 单万宁 曾文波 何怡刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期4084-4093,共10页
轴承是电机的重要组成部分,其故障振动信号存在噪声干扰,导致特征提取困难,堆叠降噪自动编码器(SDAE)通过将输入数据随机置零训练网络可以有效抑制噪声干扰。此外,不理想的超参数组合易引起SDAE诊断性能不佳。因此,提出一种基于改进正... 轴承是电机的重要组成部分,其故障振动信号存在噪声干扰,导致特征提取困难,堆叠降噪自动编码器(SDAE)通过将输入数据随机置零训练网络可以有效抑制噪声干扰。此外,不理想的超参数组合易引起SDAE诊断性能不佳。因此,提出一种基于改进正余弦算法(ISCA)优化SDAE的电机轴承故障诊断方法。首先,在改进正余弦算法(SCA)粒子值更新公式中引入非线性惯性权重并对控制参数加入余弦变化构造ISCA,利用ISCA对SDAE超参数自适应选取;其次,利用具有最优网络结构的SDAE模型的无监督自学习特征提取方法提取振动信号特征参数,从而实现更好的故障诊断效果。仿真及现场实验结果表明,该方法收敛速度快、诊断准确率高,而且具有较强的鲁棒性,在电机轴承故障诊断方面具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 堆叠降噪自动编码器 改进正余弦算法 电机轴 故障诊断 自适应
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基于数学形态学分段分形维数的电机滚动轴承故障模式识别 被引量:14
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作者 王冰 李洪儒 许葆华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期28-31,92,共5页
电机轴承是旋转机械中应用最广且最易损坏的机械零件之一,分形维数可以有效地描述滚动轴承振动信号的复杂性和不规则性。基于数学形态学的分形维数具有计算速度快,估计准确的特点,可以正确地区分滚动轴承系统的状态和判断轴承系统的故... 电机轴承是旋转机械中应用最广且最易损坏的机械零件之一,分形维数可以有效地描述滚动轴承振动信号的复杂性和不规则性。基于数学形态学的分形维数具有计算速度快,估计准确的特点,可以正确地区分滚动轴承系统的状态和判断轴承系统的故障行为。阐述了基于数学形态学的分形维数计算方法,针对扁平结构元素长度的选取缺乏指导性的问题,提出一种基于数学形态学的分段分形维数计算方法,运用该方法对电机轴承实测信号进行分析,结果表明,该方法在一定程度上提高了分形维数计算的科学性和精确性,在电机轴承故障模式识别领域是行之有效的。 展开更多
关键词 分段分形维数 数学形态学 电机轴 故障模式识别
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结合卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法 被引量:10
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作者 李俊卿 刘静 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期76-83,91,共9页
针对轴承故障在变工况下有效数据样本不足时故障诊断效果不佳的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法。首先,将采集到的原始振动信号进行小波变换,得到有利于卷积神经网络训练的彩色二维时频图;其次,构建... 针对轴承故障在变工况下有效数据样本不足时故障诊断效果不佳的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法。首先,将采集到的原始振动信号进行小波变换,得到有利于卷积神经网络训练的彩色二维时频图;其次,构建卷积神经网络,通过训练确定结构和参数,利用数据增强和Dropout机制抑制过拟合;最后,引进迁移学习,冻结训练好后的网络底层结构,用不同工况的小样本数据对网络的顶层结构进行微调。实例分析证明,小波变换和卷积神经网络结合的方式能实现特征自动提取并高度有效地利用样本,迁移学习的引入能实现其他工况下小样本的准确分类,解决实际工程应用中样本不足时故障诊断效果不佳的问题。 展开更多
关键词 故障诊断 深度学习 电机轴 卷积神经网络 迁移学习
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PWM调频电机轴承电蚀原理与绝缘防护指标 被引量:14
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作者 卢斐铭 《轴承》 北大核心 2019年第5期6-9,共4页
针对普通轴承可能出现电蚀等电磁损伤现象的问题,分析了轴承电蚀的原理。建立了普通轴承和绝缘轴承电路模型,并以此为基础分析了绝缘轴承涂层绝缘电阻、交流电压值、涂层电容等性能指标。分析结果可为绝缘轴承的设计和分析提供参考。
关键词 电机轴 圆柱滚子轴 电蚀 等效电路 绝缘性能
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基于EEMD和Teager能量算子解调的故障诊断研究 被引量:12
12
作者 王晓龙 《电力科学与工程》 2013年第3期18-22,共5页
针对电动机的滚动轴承故障问题,提出了基于EEMD和Teager能量算子解调的诊断新方法。首先利用EEMD算法对轴承故障信号进行分解,可以得到多个单分量信号,然后利用Teager能量算子解调方法对单分量信号进行包络解调运算,得到包络信号后计算... 针对电动机的滚动轴承故障问题,提出了基于EEMD和Teager能量算子解调的诊断新方法。首先利用EEMD算法对轴承故障信号进行分解,可以得到多个单分量信号,然后利用Teager能量算子解调方法对单分量信号进行包络解调运算,得到包络信号后计算出包络谱,并将轴承故障特征频率理论计算值与包络谱中峰值明显的谱线进行对比,从而对故障类型做出判断。通过对实验台模拟的滚动轴承内圈、外圈故障信号进行分析,验证了该方法的可靠性和工程实用性。 展开更多
关键词 EEMD 能量算子解调 电机轴 故障诊断
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基于改进粒子群相关向量机电机轴承故障诊断 被引量:12
13
作者 杜坚 胡洁 仇芝 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期779-784,992,共7页
为了提高电机轴承故障的诊断准确率,克服支持向量机与传统粒子群算法的缺点,提出了改进粒子群算法优化相关向量机算法的电机轴承故障诊断方法。通过小波包能量熵来提取故障特征量从而选取合适的特征量来表征故障的类型,提高了故障诊断... 为了提高电机轴承故障的诊断准确率,克服支持向量机与传统粒子群算法的缺点,提出了改进粒子群算法优化相关向量机算法的电机轴承故障诊断方法。通过小波包能量熵来提取故障特征量从而选取合适的特征量来表征故障的类型,提高了故障诊断的速度。利用改进的粒子群算法优化相关向量机的核函数参数,建立了分类器用于电机轴承故障的类型识别。仿真实验结果表明:与传统粒子群优化的相关向量机算法相比,改进粒子群优化的相关向量机算法对电机轴承故障分类的准确率提高了2%~4%;分类结果表明,与传统粒子群的支持向量机算法相比,改进粒子群优化的相关向量机算法具有更好的分类效果,准确率提高了4%~8%。 展开更多
关键词 相关向量机 粒子群算法 电机轴 故障诊断
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基于蝗虫优化Bi-LSTM网络的电机轴承故障预测 被引量:11
14
作者 于飞 樊清川 宣敏 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期9-17,共9页
为了有效预测复杂工况下的电机轴承故障,提出一种利用蝗虫优化算法(GOA)优化双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的电机轴承故障预测方法。首先,对电机轴承的振动信号利用互补集合经验模态分解(CEEMD)算法进行分解,获得能够表征振动特征的多组... 为了有效预测复杂工况下的电机轴承故障,提出一种利用蝗虫优化算法(GOA)优化双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的电机轴承故障预测方法。首先,对电机轴承的振动信号利用互补集合经验模态分解(CEEMD)算法进行分解,获得能够表征振动特征的多组固有模态分量(IMF),计算每组IMF分量的奇异值能量,并组成奇异值能量谱作为电机轴承的性能退化指标。其次,采用GOA对Bi-LSTM网络的多个超参数进行迭代寻优,提高模型的预测精度与收敛速度,从而获得一组最优的超参数组合。最后,利用优化后的Bi-LSTM网络实现电机轴承的故障预测。以开源的电机轴承振动信号进行测试实验,实验结果表明,相较于其他多种预测模型,所建立模型具有较高的预测精度同时还具有较强的鲁棒性,能够及时为检修工作提供理论支撑,具有一定的研究价值与工程意义。 展开更多
关键词 故障预测 双向长短时记忆网络 蝗虫优化算法 互补集合经验模态分解 奇异值能量 电机轴
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基于独立特征选择和局部保持投影的故障诊断 被引量:10
15
作者 庞海 向秋洁 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期35-39,共5页
为了有效利用故障特征集中对故障敏感的特征进行故障诊断,提出基于独立特征选择(IFS)与局部保持投影(LPP)的故障诊断方法。该方法主要有三个步骤,一是从通过不同的特征提取方法,以此构建能够表征故障的混合特征集;二是对核线性判别分析(... 为了有效利用故障特征集中对故障敏感的特征进行故障诊断,提出基于独立特征选择(IFS)与局部保持投影(LPP)的故障诊断方法。该方法主要有三个步骤,一是从通过不同的特征提取方法,以此构建能够表征故障的混合特征集;二是对核线性判别分析(KLDA)进行改进,得到一种为每两类故障构建独立特征集的特征选择方法,在此基础上采用LPP对独立特征集进行进一步的融合;三是支持向量机(SVM)对构建的融合特征集进行识别,得到诊断结果。电机轴承故障诊断实例表明,所提方法具备较高的诊断准确率。 展开更多
关键词 独立特征选择 局部保持投影 故障诊断 电机轴
原文传递
基于转速信号的电机轴承故障诊断方法 被引量:10
16
作者 李雨琪 杨明 +1 位作者 柴娜 徐殿国 《电气传动》 北大核心 2019年第9期92-96,共5页
电气法能够实现对电机轴承故障的非侵入式诊断、减低额外安装传感器带来的经济消耗,具有重大的意义。考虑到永磁电机中码盘精度较高等原因,采用了转速信号作为故障信息的载体进行故障诊断。首先对转速信号特征分析法故障诊断原理进行了... 电气法能够实现对电机轴承故障的非侵入式诊断、减低额外安装传感器带来的经济消耗,具有重大的意义。考虑到永磁电机中码盘精度较高等原因,采用了转速信号作为故障信息的载体进行故障诊断。首先对转速信号特征分析法故障诊断原理进行了简述,之后采用快速谱峭度图的方法进行了故障诊断的验证,最后通过经验模态分解(EMD)预处理方法扩大了诊断的范围和效果,并对是否采用EMD预处理的诊断效果进行了对比分析和总结,对于提高电气法电机轴承故障诊断范围以及诊断效果具有重大意义。 展开更多
关键词 电机轴 故障诊断 电机转速 谱峭度 经验模态分解
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基于比例故障率模型的转向架牵引电机滚动轴承可靠性评估 被引量:10
17
作者 王立祥 廖爱华 丁亚琦 《测控技术》 CSCD 2018年第1期14-18,共5页
为保障轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承安全、平稳、可靠地运行,提出一种基于振动特征的轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承(以下部分简称电机轴承)可靠性评估方法。该方法首先从实测得到的振动信号中提取并优选出能反映电机轴承状态的特... 为保障轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承安全、平稳、可靠地运行,提出一种基于振动特征的轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承(以下部分简称电机轴承)可靠性评估方法。该方法首先从实测得到的振动信号中提取并优选出能反映电机轴承状态的特征指标;然后,将优选出的敏感特征指标利用主成分分析法(PCA)进行多域特征指标的加权融合,得到一个能全面、准确、有效地表征电机轴承性能状态的特征指标;再将这个融合后的特征指标作为响应协变量与可靠度之间建立可靠性评估模型,从而对电机轴承运行可靠性提供了有效的评估。最后通过在某车辆转向架牵引电机轴承上的实际应用说明该方法的有效性和合理性。 展开更多
关键词 运行可靠性 PCA 电机轴 振动特征 比例故障率模型
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牵引电机轴承电蚀及绝缘性能优化方案 被引量:6
18
作者 李伟 王永强 李继伟 《轴承》 北大核心 2023年第4期26-31,共6页
通过微观及形貌检测,确定某型牵引电机轴承失效原因为电蚀导致轴承零件表面损伤并在次表层形成白色电蚀裂纹,同时润滑脂硬化造成润滑不良,加速了轴承损伤。提出增加绝缘涂层厚度来提升轴承绝缘性能的改进措施,并通过建立轴承、油膜等效... 通过微观及形貌检测,确定某型牵引电机轴承失效原因为电蚀导致轴承零件表面损伤并在次表层形成白色电蚀裂纹,同时润滑脂硬化造成润滑不良,加速了轴承损伤。提出增加绝缘涂层厚度来提升轴承绝缘性能的改进措施,并通过建立轴承、油膜等效电路模型得到电容、电阻参数值。经过电路仿真分析和评估,确定轴承绝缘性能优化方案可行。 展开更多
关键词 滚动轴 电机轴 电蚀 轴电压 油膜 绝缘性能
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EDM电流对电动汽车电机轴承寿命的影响 被引量:10
19
作者 朱显辉 武俊峰 +2 位作者 师楠 韩龙 李一丹 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期9-14,共6页
为研究不同转速下放电加工电流对电动汽车驱动电机寿命的影响,基于电动汽车驱动系统的轴电压模型,以弹性流体润滑理论分析了载荷和车速对轴承各钢球的油膜厚度和赫兹接触面积的影响,以6006球轴承为例,计算了不同载荷和车速下轴承的等效... 为研究不同转速下放电加工电流对电动汽车驱动电机寿命的影响,基于电动汽车驱动系统的轴电压模型,以弹性流体润滑理论分析了载荷和车速对轴承各钢球的油膜厚度和赫兹接触面积的影响,以6006球轴承为例,计算了不同载荷和车速下轴承的等效电容值,建立了轴承放电加工电流的仿真分析模型,利用电流和赫兹接触面积的比值给出了轴电流的表面电流密度,进而对轴承电气寿命进行解析计算,最后,给出了电气和机械老化应力同时作用时轴承寿命的简单分析方法。 展开更多
关键词 电动汽车 电机轴 寿命 EDM电流
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基于EMD分解及Hilbert包络的电机轴承故障诊断 被引量:9
20
作者 吴宏亮 尚坤 《电子技术(上海)》 2021年第7期112-115,共4页
为了解决对振动信号直接做傅里叶变化得到的频谱图极大值较多,且分布不规律,很难看出故障频率值的问题,基于EMD分解及Hilbert包络对某电机轴承故障进行了详细诊断,内圈的故障理论计算特征频率值为162.21Hz,而诊断的结果显示最大故障频... 为了解决对振动信号直接做傅里叶变化得到的频谱图极大值较多,且分布不规律,很难看出故障频率值的问题,基于EMD分解及Hilbert包络对某电机轴承故障进行了详细诊断,内圈的故障理论计算特征频率值为162.21Hz,而诊断的结果显示最大故障频率值为164.1Hz,两者非常接近。可见根据Hilbert变换的特点和电机轴承的振动信号,Hilbert变换可以通过解调振动信号而有效确定特征缺陷频率。 展开更多
关键词 控制技术 EMD分解 Hilbert包络 电机轴 故障诊断
原文传递
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