《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》雜志基本信息： 主管單位：國家機(jī)械工業(yè)局 主辦單位：北京機(jī)械工業(yè)學(xué)院 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：11-5866/N 國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1674-6864 省級期刊 《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》簡介 《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》Jo
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《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》
期刊級別：雙月刊
國內(nèi)統(tǒng)一刊號：11-5866/N
國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1674-6864
周期：省級期刊
主辦單位：北京機(jī)械工業(yè)學(xué)院
主管單位：國家機(jī)械工業(yè)局
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》雜志基本信息：
主管單位：國家機(jī)械工業(yè)局
主辦單位：北京機(jī)械工業(yè)學(xué)院
國內(nèi)統(tǒng)一刊號：11-5866/N
國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1674-6864
省級期刊
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》簡介
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》Journal of Beijing Information Science & Technology University(雙月刊)1986年創(chuàng)刊，原：《北京機(jī)械工業(yè)學(xué)院學(xué)報》本刊堅(jiān)持為社會主義服務(wù)的方向，堅(jiān)持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導(dǎo)，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅(jiān)持實(shí)事求是、理論與實(shí)際相結(jié)合的嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)，傳播先進(jìn)的科學(xué)文化知識，弘揚(yáng)民族優(yōu)秀科學(xué)文化，促進(jìn)國際科學(xué)文化交流，探索高等教育、教學(xué)及管理諸方面的規(guī)律，活躍教學(xué)與科研的學(xué)術(shù)風(fēng)氣，為教學(xué)與科研服務(wù)。
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》主要刊登礦業(yè)與環(huán)境、冶金與材料、設(shè)備與能源(冶金)、控制與決策(鋼鐵企業(yè))等領(lǐng)域的最新研究成果。
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》收錄情況
國家新聞出版總署收錄 維普網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、劍橋科學(xué)文摘、劍橋科學(xué)文摘社ProQeust數(shù)據(jù)庫收錄
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》影響因子：
截止2014年萬方：影響因子：0.373;總被引頻次：264
截止2014年知網(wǎng)：復(fù)合影響因子：0.493;綜合影響因子：0.259
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》欄目設(shè)置
自然科學(xué)、管理科學(xué)、社會科學(xué)。
《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》投稿須知
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二、不要超過10000字為宜，精粹的短篇，尤為歡迎。
三、請作者將稿件(用WORD格式)發(fā)送到下面給出的征文信箱中。
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五、為規(guī)范排版，請作者在上傳修改稿時嚴(yán)格按以下要求：
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2.基金項(xiàng)目和作者簡介按下列格式：
基金項(xiàng)目：項(xiàng)目名稱(編號)
作者簡介：姓名(出生年-)，性別，民族(漢族可省略)，籍貫，職稱，學(xué)位，研究方向。
3.文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯?dāng)?shù)字分級編號法，一般用兩級。插圖下方應(yīng)注明圖序和圖名。表格應(yīng)采用三線表，表格上方應(yīng)注明表序和表名。
4.參考文獻(xiàn)列出的一般應(yīng)限于作者直接閱讀過的、最主要的、發(fā)表在正式出版物上的文獻(xiàn)。其他相關(guān)注釋可用腳注在當(dāng)頁標(biāo)注。參考文獻(xiàn)的著錄應(yīng)執(zhí)行國家標(biāo)準(zhǔn)GB7714-87的規(guī)定，采用順序編碼制。
2017 年《北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》雜志01期論文目錄：
基于空閑時間最小的流水線車間調(diào)度算法 張?jiān)孪?楊瑞琪;戴佐俊;
泡沫不銹鋼與泡沫聚合物的中低頻吸聲效果比較 徐新邦;陳靖鶴;陳斌;劉培生;孫進(jìn)興;
基于分形與小波相結(jié)合的東巴經(jīng)典古籍圖像壓縮方法研究 吳國新;丁春艷;徐小力;李志華;
風(fēng)電機(jī)組齒輪箱早期故障弱特征信息提取方法 劉秀麗;徐小力;
7階Lax方程的Lax對、守恒律、達(dá)布變換及解析解 鄭文鑫;魏光美;
基于支持向量機(jī)集成方法的膀胱癌預(yù)后研究 楊帆;楊大利;朱熹;
基于ANSYS Workbench的超硬數(shù)控車床動態(tài)特性分析 劉康康;鐘建琳;劉國慶;王紅軍;
投稿論文：風(fēng)電機(jī)組齒輪箱早期故障弱特征信息提取方法
【摘要】：風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障發(fā)展進(jìn)程中早期劣化特征信息微弱,采用傳統(tǒng)的奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)降噪方法容易造成有用信息的丟失。針對這一問題提出基于μ-SVD和LMD的弱特征信息提取方法,根據(jù)累積貢獻(xiàn)率確定降噪階次進(jìn)行信號重構(gòu),提取出帶噪部分信號,對其進(jìn)行局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和μ-SVD降噪處理,疊加得到降噪后的信號。試驗(yàn)研究結(jié)果表明,該方法能夠明顯削弱信號噪聲,有效提取早期故障微弱特征信息,有利于實(shí)現(xiàn)早期故障預(yù)警及動態(tài)預(yù)知維護(hù)。
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱 μ-SVD及局部均值分解方法 弱特征信息提取 早期故障預(yù)警
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