【摘 要】
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随着机械装备的自动化水平的不断发展,装备的复杂程度越来越高,对机械装备智能故障诊断技术的要求也越来越高。滚动轴承作为机械装备中使用最为广泛的零部件之一,同时也是最容易出现故障的零部件之一,因此对滚动轴承进行智能故障诊断十分的重要。其中故障特征的提取和选择很大程度上影响着诊断结果的精度,若能从时域、频域和时频域等众多特征提取方法中构建一个最优特征组合不仅能提高诊断结果的精度而且可以大大提高诊断模型的
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随着机械装备的自动化水平的不断发展,装备的复杂程度越来越高,对机械装备智能故障诊断技术的要求也越来越高。滚动轴承作为机械装备中使用最为广泛的零部件之一,同时也是最容易出现故障的零部件之一,因此对滚动轴承进行智能故障诊断十分的重要。其中故障特征的提取和选择很大程度上影响着诊断结果的精度,若能从时域、频域和时频域等众多特征提取方法中构建一个最优特征组合不仅能提高诊断结果的精度而且可以大大提高诊断模型的运行效率。基于此,本文研究了基于特征组合优化与卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。本文的研究成果如下:(
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与传统压缩机相比较,涡旋压缩机具有结构紧凑、效率高、低耗环保、可靠性高等诸多优势,被广泛应用于汽车空调、交通运输、医疗器械、冷冻冷藏等领域。提高涡旋压缩机的压缩比和工作效率不仅是占领和拓宽其市场的关键,也是研究者面临的重要研究课题。增加等截面型线涡旋圈数虽然可以提高压缩比,但也增加了泄露线长度进而影响压缩机效率。而变截面涡旋型线可在不增加涡旋圈数和泄漏线长度的情况下获得更高的压缩比,因而成为了目前
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