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针对轴承在数控车间生产中易发生故障且对轴承故障预警困难的问题,提出了一种基于XGBoost算法和AR(I)MA自回归模型的数据驱动的故障诊断和预警方法。首先使用XGBoost算法将轴承的历史数据划分为正常、滚珠故障、外圈故障和内圈故障4种状态,然后使用AR(I)MA模型来预测轴承在未来一段时间内的振动信号变化,再将预测出的振动信号进行降噪和特征提取后输入到训练好的XGBoost中进行故障诊断。使用PRONOSTIA平台采集的轴承工作数据进行实验,结果表明,文章方法可以准确预测出轴承短期内的振动信号并诊断出可能发生的故障,证明了该方法在轴承的故障诊断和预警中的可行性与正确性。 相似文献
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目的以牛奶中的致病性无乳链球菌作为研究对象,对9种常用的细菌核酸提取方法进行比较。方法选用紫外分光光度计法和实时荧光PCR法对各方法进行系统评估。结果超声波处理结合天根吸附柱的方法能提取到得率较高、纯度较好的DNA,结合实时荧光PCR法后对牛奶中无乳链球菌的检测灵敏度能达到90 cfu;天根吸附柱法提取所得DNA得率稍低,结合实时荧光PCR法后对牛奶中无乳链球菌的检测灵敏度也能达到90 cfu;溶菌酶法和超声波破碎提取法用于实时荧光PCR后对牛奶中无乳链球菌的检测灵敏度能达到350 cfu;Chelex-100法更适于纯菌的检测,该法结合实时荧光PCR法对无乳链球菌的检测灵敏度能达到350 cfu的灵敏度。结论应根据样品类型、方法要求和检测成本来选择适合的核酸提取方法。 相似文献
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