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滚动轴承故障支持向量机(SVM)智能识别的关键技术是故障信息的提取。由于小波变换和经验模态分解分别存在非自适应和模态混叠的缺陷,采用总体平均经验模态分解(EEMD)和样本熵来提取滚动轴承故障信息。实验中采集了3种工况和3种点蚀直径下的滚动轴承振动信号并进行小波降噪,降噪后信号用EEMD分解为若干个IMF分量,用样本熵表征主要分量的复杂性,同时设计了以EEMD样本熵作为训练和识别样本的SVM滚动轴承故障分类识别器。实验结果表明该方法在小样本的情况下能准确识别轴承正常和内圈、外圈、滚动体故障,并且随着样本数量增加识别准确性提高。 相似文献
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电机轴承损伤会导致电机定子电流产生相应的电流谐波,电流谐波频率包含轴承故障特征频率。为了有效评估定子电流信号的复杂性(即电流谐波出现概率),采用总体平均经验模态分解(EEMD)结合样本熵来实现。该方法先用EEMD将定子电流信号分解为若干个内禀模态分量,再计算分量的样本熵。通过比较得出在评估损伤轴承定子电流信号复杂性时EEMD样本熵的效果较样本熵更好,并且EEMD样本熵增大一减小一增大的变化趋势与轴承损伤逐渐加大时定子电流的变化趋势一致。根据上述结论该方法可应用于封闭结构中电机轴承运行状态的监测和预判,也可以作为智能故障识别的信号源。 相似文献
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Solid Works环境下的齿轮精确三维造型设计 总被引:6,自引:0,他引:6
详细介绍了在Solid works中实现圆柱齿轮精确三维造型的方法和技巧。重点讨论了齿廓曲线的计算方法及其与齿轮加工刀具的关系,分别讨论了齿廓曲线渐开线部分和齿根过渡曲线部分的曲线方程。并编制出了齿廓曲线的计算程序。最后在Solid works中绘制出了直齿圆柱齿轮的精确三维模型。 相似文献
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针对滚齿加工切削力大,对主轴-立柱刚度要求高的特点,以一台小模数滚齿机为对象,在考虑结合面刚度特性的基础上建立了其主轴-立柱有限元模型,并对主轴、立柱及主轴-立柱系统进行了模态分析和谐响应分析。分析结果表明:该机床整体刚度良好,能满足齿轮加工的需要,但主轴、导轨和滚珠丝杠为其刚度薄弱环节,低频时主要表现为主轴振动,高频时主要为导轨和丝杠振动并会引起立柱振动频率的降低,且主轴-立柱系统的整体性能在很大程度上受到结合面动力学特性的影响;此外法向切削力也是引起滚刀主轴变形的重要因素。 相似文献
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利用AutoCAD提供的DXF数据交换功能^[1]通过一定算法在空间一次生成任意方向斜圆柱,减少沿坐标方向的柱体利用坐标变换移动到任意位置的计算量。 相似文献
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