Ling Xiang

一种将科莫格洛夫-阿尔诺德网络集成用于风力涡轮机状态监测的新型Transformer模型

基于视觉的多点振动监测方法用于复杂环境下的大型风力涡轮机叶片

基于多尺度可变形线性Transformer网络的风力涡轮机叶片结构损伤识别

基于动态环境因素融合的风电超短期多步预测SeqBinder模型

MIMGFN：一种用于滚动轴承剩余使用寿命预测的新型多信息多级门控融合网络

频域信息双通道神经网络用于轴承故障诊断

FedMAPS: 一种用于少样本故障诊断的联邦元学习框架，具有自适应跨域对比学习

MASBN：一种用于热力发电单元故障检测与定位的多属性时空编织网络

基于双分支全局-局部交叉融合网络的滚动轴承剩余使用寿命预测

基于变分门控分层记忆网络的高噪声环境下滚动轴承故障诊断

一种无需源域的通用域自适应迁移学习方法用于旋转机械跨域故障诊断

基于改进的粪金龟优化算法特征模态分解的滚动轴承弱故障诊断方法

基于大型语言模型和一种新型可解释Mamba模型的风机叶片损伤识别

一种多域协作轴承数据生成模型，用于提高生成样本的综合质量

二阶局部最大多同步挤压变换在复杂多调制信号分析中的应用

振动与声学信号一致性特征融合网络用于智能轴承故障诊断

一种新型的跨故障条件转移策略用于齿轮剩余使用寿命预测

自适应多重周期脉冲响应模式提取方法及其在滚动体轴承复合故障诊断中的应用

一种多尺度门控空间注意力网络，用于各种条件和设备下的转子故障诊断

基于内存增强的原型元学习方法用于少样本条件下的轴承故障识别