【摘 要】
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滚动轴承是大型旋转机械的关键零件,因其复杂的结构与恶劣的工作环境,运行状态关系着整体设备的安全与稳定,因此轴承的故障诊断具有重要的研究意义与价值。滚动轴承的磨损是不可避免的一种故障,本文以深沟球轴承为例,主要研究对其早期故障的诊断,通过对振动信号降噪、提取故障特征并在神经网络的基础上对轴承信号进行持续检测,在实际工程中达到早期故障诊断与识别的目的。本文完成以下工作:（1）针对滚动轴承的振动信号具有
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滚动轴承是大型旋转机械的关键零件,因其复杂的结构与恶劣的工作环境,运行状态关系着整体设备的安全与稳定,因此轴承的故障诊断具有重要的研究意义与价值。滚动轴承的磨损是不可避免的一种故障,本文以深沟球轴承为例,主要研究对其早期故障的诊断,通过对振动信号降噪、提取故障特征并在神经网络的基础上对轴承信号进行持续检测,在实际工程中达到早期故障诊断与识别的目的。本文完成以下工作:（1）针对滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点。本文首先分析了滚动轴承的结构、故障的振动机理与理论的故障频率计算方法。通过观察时域信号与频域信号,得出频谱变换在振动信号处理过程中的局限性,以及对信号特征提取与降噪处理的重要性。（2）采用经验模态分解（EMD）与局部均值分解（LMD）对振动信号进行分解,通过对比两种方法分解后信号分量的频谱,局部均值分解算法对振动信号分解迭代次数少,较EMD算法的运行速度更快,能有效的克服模态混叠的缺点。（3）针对轴承故障振动信号降噪与特征提取的问题,首先,采用LMD算法对振动信号进行分解,通过与原始信号的相关性分析,将相关性大的乘积分量PF重构,并与噪声信号输入快速独立分量（Fast ICA）算法中进行信噪分离;将分离的信号再分解构造出特征特征分量作为后续故障诊断的输入源。（4）通过分析极限学习机（ELM）为理论基础,结合粒子群优化算法（PSO）的全局搜索能力,构建PSO-ELM故障诊断模型,通过对网络参数:输入权值、偏置寻优,继而提高极限学习机的泛化能力。通过对滚动轴承故障诊断的实例,验证了此方法对故障分类的实用性有效性。（5）通过验证PSO算法在优化ELM上的优点,但其网络性能仍有改进的空间。针对PSO-ELM模型中,PSO算法存在早熟收敛,容易陷入局部最优的缺点,本章引入了自适应权重法与差分进化算法（DE）中的变异、交叉、选择的操作,以此提高粒子在空间中移动的速度,使粒子空间搜索中跳出局部最优,防止出现早熟收敛的现象,并提出了PSO-DE-ELM的故障诊断模型,进一步提高了极限学习机的故障诊断性能。
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＜正＞2022年高考英语全国乙卷命题很好地体现了“一核四层四翼”高考评价体系的要求，与往年保持了较好的一致性。试题难度适中，区分度好。试题设计遵循了落实“中国学生发展核心素养”及高校人才选拔的要求，以英语课程标准为依据，注重深化基础，考查关键能力，体现了应用性，即注重语言的实际使用情况。试题的选材围绕“人与自然”“人与社会”“人与自我”三大主题，体现了国际视野、家国情怀；有越来越多原汁原味的英文，
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