《表1 管道壁厚计算列表：基于故障时间数据下数控机床的故障模型研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
收集某型号数控机床一年内故障间隔数据如表1所示，其中“+”代表截尾数据。
| 图表编号 | XD00198783500 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.12.20 |
| 作者 | 杨新坤、赵宁宁、杨嘉、李文振、李富康 |
| 绘制单位 | 长安大学工程机械学院、长安大学工程机械学院、长安大学工程机械学院、长安大学工程机械学院、长安大学工程机械学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 2 机床的具体故障时间点故障时间》2020.12.20
- 《表4 合约商品信息：基于故障时间数据下数控机床的故障模型研究》2020.12.20
- 《表3 部分故障特征数据：基于改进Elman神经网络的故障诊断模型研究》2021.01.30
- 《表1 实验样本数据说明：基于改进Elman神经网络的故障诊断模型研究》2021.01.30
- 《表2 WGAN模型参数：数据失衡下基于WGAN和GAPCNN的轴承故障诊断研究》2020.12.05
- 《表1 实验数据集：数据失衡下基于WGAN和GAPCNN的轴承故障诊断研究》2020.12.05
- 《表1 管道计算参数：基于GIS的配网非测控区故障快速定位方法的研究》2020.11.25
- 《表1 故障事件描述：基于故障历史数据的软件可靠性测试过程故障时间定位方法研究》2020.08.05
- 《表1 时间聚类结果：基于数据建模的高速铁路供电故障指数计算方法》2020.05.15
- 《表3 训练时间：基于CNN-GRU模型的道岔故障诊断算法研究》2020.07.15
- 《表2：基于数据统计分析背景下数控车床刀架故障分析与排故探讨》2020.05.28
- 《表1：基于数据统计分析背景下数控车床刀架故障分析与排故探讨》2020.05.28
- 《表2 参数计算结果：基于极值分布模型的管道剩余壁厚特征参量预测方法研究》2020.07.20
- 《表1 故障点总时间：数控磨床故障过程模型研究》2019.12.01
- 《表2 模型描述：基于业务数据变异的故障注入方法研究》2019.12.01
- 《表3 故障数据样本：基于机器学习的污水源热泵机组故障诊断模型研究》2019.09.25
- 《表2 主轴偏转样本数据：基于BP网络的机床主轴故障诊断研究》2019.10.08
- 《表1 数控机床故障时间》2019.06.15
- 《表1 某数控机床实际故障时间统计》2019.04.01
- 《表2 某数控机床故障实际时间的灰色GM (1, 1) 模型参数与预测精度》2019.04.01