基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取

为了对滚动轴承运行状态进行有效的判断,利用局部均值分解(LMD)对滚动轴承振动信号进行分解,将复杂的多分量信号分解成多个单分量信号;针对分解后的单分量信号在各频域范围分布不均匀特点,利用LMD能量熵提取出滚动轴承振动信号的故障特征。实验结果表明,LMD能量熵具有较强的信号表征能力,可以有效提取出滚动轴承故障特征。     

跟上信息时代步伐 占领高校网络阵地

网络已经走进了大学校园，既对大学生的学习，生活产生积极的作用，同时也带来了一些负面的影响。因此，高校思想政治工作应抓住机遇，迎接挑战，迅速进入网络，主动占领阵地。     

一分为二话灰尘

日常生活中,我们接触最多的东西,除了空气和水,那就是灰尘了,灰尘像幽灵一般,飘忽不定,来去无踪,无处不在,无孔不入,挥之不去,扫走还来。提起灰尘的大名,可谓无人不知,无人不晓。矿工朋友们对于灰尘就更不陌生了,我们几乎天天都与井上井下的灰尘——煤尘和岩尘(煤矿称之为粉尘)打交道,因为在采、掘、运、提等各个生产