【摘 要】
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Nordic认为新冠疫情加速了物联网从新兴技术演变为主流技术的发展进程,而且,新冠疫情促进了业界纷纷采用先前被视为利基解决方案的技术.在数字医疗保健、居家工作、资产跟踪、游戏和虚拟现实/增强现实 (VR/AR)等领域,这些技术获得市场大力采纳而得以蓬勃发展.
【机 构】
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Nordic Semiconductor
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Nordic认为新冠疫情加速了物联网从新兴技术演变为主流技术的发展进程,而且,新冠疫情促进了业界纷纷采用先前被视为利基解决方案的技术.在数字医疗保健、居家工作、资产跟踪、游戏和虚拟现实/增强现实 (VR/AR)等领域,这些技术获得市场大力采纳而得以蓬勃发展.
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当滚动轴承发生故障时,故障特征信号会夹杂在振动信号中,造成故障特征信号提取效果不理想.针对这一问题,提出了一种互补集成经验模态分解与多点最优最小熵(CEEMD-MOMEDA)的滚动轴承故障提取方法.首先通过CEEMD算法对采集到的振动信号进行处理,然后通过峭度准则对非故障冲击成分进行筛除,最后利用MOMEDA算法对重组后的信号进行处理从而抑制噪声的影响,从中提取出故障特征.并与单一的MOMEDA算法进行对比.结果 表明,提出的CEEMD-MOMEDA算法故障提取能力、抗干扰能力有较大提升.
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