CSP薄板坯的铸态组织特征研究

对CSP的铸坯组织、化学成分偏析、枝晶间距、气体含量、夹杂物以及轧制过程中的组织变化进行了研究,结果表明:CSP薄板坯的低倍组织在结构上和传统板坯没有本质区别,但薄板坯组织较为细密,柱状晶比较发达,一次枝晶与二次枝晶间距小,化学成分均匀,铸坯全氧含量为28×10-6,氮含量为47×10-6;第一道次轧制后中心部的疏松和偏析明显减轻,树枝晶沿轧制方向弯曲,但没有被打碎;CSP铸坯中大颗粒夹杂物较少,主要是外来的;内生夹杂物主要以含氧化铝和铝酸盐及氧化钙的为多,尺寸基本都在10μm以内,大部分在2～5μm。     

基于多尺度高阶奇异谱熵的信号特征提取方法

提出了基于变分模态分解(VMD)的高阶奇异谱熵的特征提取方法,并应用在滚动轴承故障诊断中。首先,使用4阶累积量切片代替奇异谱熵分析(SSEA)的协方差矩阵,引入VMD分解实现方法多尺度化,提出信号多分辨高阶奇异谱熵分析(M-HSSEA)方法;通过信号分析,VMD解决了模态混叠的问题,且能够实现信号滤波,同时该方法提取的熵特征向量增强了相空间重构参数鲁棒性;通过和小波奇异谱提取特征的方法对比,结果表明所提出的方法在克服频率混叠现象,提取的特征点总体离散度小等方面更具优势;最后,结合深度信念网络分类器实现了对故障的分类,实验结果验证了所提方法的有效性和可行性。