【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械中承受载荷最重要的元件之一,在保持轴的旋转精度,减少轴与支撑之间的摩擦,起着非常重要的作用。滚动轴承也是机器中最主要的故障源之一,它的失效将直接导致整台设备的运行失常。因此,尽早的发现滚动轴承故障,预测滚动轴承故障初始时间具有重要意义。由于在故障早期滚动轴承的振动信号噪信比较高,故障成分往往被强烈的噪声所淹没,很难将故障成分从噪声中分离出来,因此,本文运用EEMD和谱峭度相结合的
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滚动轴承是旋转机械中承受载荷最重要的元件之一,在保持轴的旋转精度,减少轴与支撑之间的摩擦,起着非常重要的作用。滚动轴承也是机器中最主要的故障源之一,它的失效将直接导致整台设备的运行失常。因此,尽早的发现滚动轴承故障,预测滚动轴承故障初始时间具有重要意义。由于在故障早期滚动轴承的振动信号噪信比较高,故障成分往往被强烈的噪声所淹没,很难将故障成分从噪声中分离出来,因此,本文运用EEMD和谱峭度相结合的方法对滚动轴承早期故障初始时间进行预测。本论文的主要的研究内容主要包括：(1)运用EEM
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二次离子质谱是目前最有效的表面分析手段之一，被广泛应用于医学、地质学、核科学、生物学、化学、半导体等科学。二次离子质谱的分析对象是由一次离子源中引出的一次离子束轰击样品产生的二次离子，因此一次离子源在二次离子质谱中具有重要地位。二次离子质谱分析中使用的O-离子束由双等离子体离子源产生，其可以减小样品表面电荷积累对分析造成的影响，同时也能够提高二次正离子的产率。因此，双等离子体离子源被广泛应用于二次
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