【摘 要】
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该论文主要研究现代信号处理方法在精轧机组轴系零件故障诊断中的应用.主要进行了以下几项研究工作：1.应用数理统计的基本思想建立主要指标的标准值,便于现场人员初步诊断零件
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该论文主要研究现代信号处理方法在精轧机组轴系零件故障诊断中的应用.主要进行了以下几项研究工作：1.应用数理统计的基本思想建立主要指标的标准值,便于现场人员初步诊断零件是否存在异常.2.根据精轧机组振动信号的特点,分别用带通包络解调、频谱细化、小波分析和小波包络解调对其进行特征提取,进而实现对轴系零部件故障的精密诊断.同时,指出滚动轴承经典故障诊断方法的缺陷,并采用分形维数对其进行初步研究.3.采用模糊数学和人工神经网络的基本方法对滚动轴承和齿轮进行状态综合评判.4.根据吐丝机转子的现场动平衡信号存在相位重复性差和振幅不稳定的问题,提出用相干平均的方法来解决.理论分析和实际应用均表明该方法的有效性.5.采用多元线性回归的方法和人工神经网络的方法对振动时间序列进行预测.
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