【摘 要】
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滚动轴承作为旋转机械设备的核心部件之一,其运行状态直接关系到旋转机械设备的稳定性和安全性。因此,对滚动轴承进行故障诊断对于旋转机械设备的运行维护具有重要的理论研究价值及经济意义。故障信息的特征提取和故障识别是滚动轴承故障诊断的关键,由于滚动轴承振动信号受设备周围环境噪声以及传输路径等因素影响,表现出非线性和非平稳性,大大增加了故障诊断的难度。鉴于此,本文运用互补集合经验模态分解(Complemen
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滚动轴承作为旋转机械设备的核心部件之一,其运行状态直接关系到旋转机械设备的稳定性和安全性。因此,对滚动轴承进行故障诊断对于旋转机械设备的运行维护具有重要的理论研究价值及经济意义。故障信息的特征提取和故障识别是滚动轴承故障诊断的关键,由于滚动轴承振动信号受设备周围环境噪声以及传输路径等因素影响,表现出非线性和非平稳性,大大增加了故障诊断的难度。鉴于此,本文运用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)、奇异
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过渡金属硫化物二硒化钼具有层状可调的宽带隙半导体相(2H,1.55 eV)和零带隙金属相(1T,0 eV)结构,因而在半导体电子器件、光电转换器件、催化和储能等领域具有广泛的应用前景,逐渐成为材料领域研究的热点。但如何制备大面积、均匀、连续的二硒化钼薄膜仍是当前研究的难点,而这也极大限制了其在工业领域的大规模应用。同时,二硒化钼具有三种不同的晶体结构,如何控制生长条件制备得到单一的相结构和优异的半
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随着全球经济的迅猛发展,工业水平达到前所未有的高度,随之带来了一系列的环境问题,其中二氧化碳等气体的不断增加成为人类面临的亟待解决的问题。作为全球碳排放量大国,我国长期致力于减少碳排放和改善环境,2017年12月,国家发改委宣布以电力行业为突破口,全国碳排放交易体系正式启动,并印发《全国碳排放权交易市场建设方案(发电行业)》。伴随着我国经济转型升级以及国家碳交易市场的正式启动,碳排放权的交易将成为
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