【摘 要】
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提出了一种基于变分模态分解(VMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD算法分解圆柱滚子轴承不同运行状态下的振动信号,通过求取瞬时
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505002);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A053)
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提出了一种基于变分模态分解(VMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD算法分解圆柱滚子轴承不同运行状态下的振动信号,通过求取瞬时频率均值并绘制特征曲线筛选出与原始信号最为相关的几个分量;然后,提取有效模态分量的时域指标和小波包频带分解能量所构成的频域指标,两者结合初步提取高维故障特征后,再应用LTSA对故障特征进行二次提取;最后输入到 K -means分类器进行故障类型识别;通过对圆柱滚子轴承故障诊断的对比实验分析,发现:① 与时频特征+LTSA、EMD+LT
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新加坡的宏观营销环境消费市场与生产领域对电子产品零部件需求巨大,是我国电子企业应该积极进入的目标市场.要使我国的电子企业能够顺利的进入新加坡市场,应该选择标准化的
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由于近年来形成的采伐迹地普遍为间伐和择伐两种方式。为此，对这部分采伐迹地的更新造林应依据伐前和伐后林分的树种组成结构分别采取不同的造林方式和方法，总结出从采伐迹地的
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