【摘 要】
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滚动轴承在现代生活生产中扮演极其重要的角色,若发生故障会对日常生活生产造成重大影响,同时也不可避免地造成经济损失。因滚动轴承故障的多样性和不确定性,为确定其状态具有难度。因此,对滚动轴承振动信号进行故障诊断分类具有十分重要的工程意义和应用价值。本文从滚动轴承的故障特征提取和故障诊断模型两方面入手,提出基于VMD-HHT边际谱法与SSA-DBN网络模型结合的故障诊断方法,主要工作有:(1)对目前故障
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滚动轴承在现代生活生产中扮演极其重要的角色,若发生故障会对日常生活生产造成重大影响,同时也不可避免地造成经济损失。因滚动轴承故障的多样性和不确定性,为确定其状态具有难度。因此,对滚动轴承振动信号进行故障诊断分类具有十分重要的工程意义和应用价值。本文从滚动轴承的故障特征提取和故障诊断模型两方面入手,提出基于VMD-HHT边际谱法与SSA-DBN网络模型结合的故障诊断方法,主要工作有:(1)对目前故障诊断技术进行了解,发现由于滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点。提出变分模态分解(Variatio
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噪声污染问题日益严重,越来越多的人开始了解并意识到这个隐形的杀手正在侵蚀着我们的身心健康。人们的社会活动和音响设备发出的噪声,以及火车和飞机等交通工具发出的噪声与人们的生活状态,主观意愿高度关联,易导致睡眠障碍和压力等健康问题。这些噪声是因为低频信号无指向性而造成的。参量阵的出现可以解决这些问题,它可以按照使用者自己的意愿将声音定向投射到特定的区域,区域外瞬间衰减,就像手电筒一样可以发送出一束高聚