計算機測量與控制雜志社簡介

　　《計算機測量與控制》(月刊)創(chuàng)刊于1993年，由中國計算機自動測量與控制技術(shù)協(xié)會主辦。報道內(nèi)容：1計算機技術(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計算機網(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)計與開發(fā)。

　　計算機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

　　計算機測量與控制雜志榮譽

　　CSCD 中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫來源期刊(含擴展版)

　　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)、計算機及控制信息數(shù)據(jù)庫

　　知網(wǎng)收錄(中)

　　統(tǒng)計源核心期刊(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

　　百種重點期刊

　　計算機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)計與實現(xiàn) 李頎;周曉嵐;馮宇謙

　　(3925)無人機數(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?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 趙文俊[1];張強[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]

　　計算機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,提出了一種集合經(jīng)驗?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,通過計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。