IEEE TII | 论文荐读！对比学习+领域自适应！CTPA：对比时序预测自适应方法 , 用于工业时间序列的跨领域预测
学术动态 | 基于路径相关自适应物理神经网络的多轴疲劳寿命预测方法
在开始齿轮齿面波纹度开始前，先来学习一下基本概念——波纹度和粗糙度，废话不多说，直接开始：
到目前为止，我们一直看到的是时域中的振动，这些振动是直接从机器捕获的信号。如前所述，这些信号包含有关每个机器组件行为的所有信息。然而，在进行故障诊断时存在一个问题：这些信号以非常复杂的形式加载了大量信息，包括每个单独机器组件的特征信号，因此几乎不可能用肉眼区分其特征行为。
？ 信号是信息的载体以及表现形式。对人们所获取的各种信号（通常以电或光信号的形式表示）的分析与处理，就构成了现代信号处理理论的基本内容。随着科学技术的发展，人民对信号形式的认识在不断提高，对信号进行分析的方法也在不断发展。在许多信号处理领域，人们关心的问题是如何从信号中提取尽可能多的信息。这种信息可以直接从信号x(t)中获得，也可以将信号变换到一个更有益于反馈信号特征的域中，再提取信号的信息。
ESWA 基于云边缘协作的大规模制造过程质量相关分层故障检测框架
频域和时域分析是分析信号的基本方法，是从不同的角度来描述信号的特性。信号的特性可以在时域上和频率域上得到反映。
【能源 / 化工】设备评级标准
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
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