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滚动轴承早期故障信息微弱并且夹杂大量背景噪声,故障特征难以识别,为增强传统轴承故障诊断算法的噪声适应性、智能性和鲁棒性,提出一种将经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和卷积稀疏滤波(Convolutional sparse filtering,CSF)相结合的故障诊断模型。首先对振动信号进行EMD处理,选取峭度值较大的前几阶固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构,然后将重构信号进行稀疏特征学习,最后通过分析时域波形和Hilbert包络谱的特征频率及其谐波判别轴承的故障信息。通过滚动轴承的仿真数据与实测试验数据,证明了采用所提方法能够更好识别轴承故障特征,具有更强的抗噪性。 相似文献
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基于超纯水电化学加工的扫描直写技术 总被引:1,自引:0,他引:1
为了充分发挥电化学加工以离子状态去除材料的加工机理,实现其在微细、精密,甚至是纳米加工领域中的应用,针对绿色制造和微细加工的需求,提出以超纯水为电解液的微细电化学加工方法.采用阳离子交换膜促进超纯水解离,提高电化学加工过程中电流密度;利用微探针作为工具电极,通过数控机床控制运动轨迹保持与阳极表面的间距恒定,以不同路径横向扫描工件,即可在工件阳极表面加工出2D/3D几何结构.并通过试验加工字母“PW-ECM”,验证了超纯水作为电解液进行电化学扫描直写加工技术的可行性. 相似文献
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