多源信号张量空间的旋转机械智能故障诊断方法研究

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旋转机械作为现代智能制造领域中的关键设备,已在能源、运载和国防等领域得到了广泛的应用。由于其系统结构的复杂性与高度耦合性,在旋转机械中一旦出现某个部件的故障都可能会影响整个设备的正常运行。因此,为保障旋转机械设备长时安全高效可靠的运转,对旋转机械及其关键部件展开健康状态监测和智能诊断具有重大的工程实际意义。同时,随着旋转机械设备进一步趋向于集成化、智能化,设备系统结构也随之复杂化,设备故障模式也增多而且相互耦合。当设备发生不同类型的故障时,需要振动、温度、压力、扭矩、转速等多源状态信号才能全面反映其
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在工业生产中,无论是实现轻质、高性能还是特殊力学性能的目标,设计都发挥着至关重要的作用。在早期,设计人员主要根据经验设计一款产品,而这往往需要非常长的时间周期,且结构的性能与设计者的经验和能力等息息相关。现如今,结构优化方法快速发展,为设计者提供了理论指导。其中拓扑优化技术凭借设计自由度高,工程应用价值大等优点被广大设计者所喜爱。目前,在拓扑优化领域,越来越关注拓扑优化结果的可制造性以及在工程实际
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克拉霉素(Clarithromycin,CLA)是第二代14元环大环内酯类抗生素的代表,自20世纪90年代在世界各国陆续上市以来,已被广泛应用于人畜禽疾病的预防与治疗。大量的生产和使用导致CLA不可避免地被释放到环境中,据报道,在环境中检测到的CLA浓度已达ppb至ppm级别,给对人类健康和生态环境带来了潜在危害。污水处理厂是CLA进入自然环境前的一道防线,但目前传统生物处理工艺难以有效降解污水中
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