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TT变换结合计算阶比跟踪的滚动轴承时变微弱故障特征提取

为解决变转速工况滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出了时时(time-time,TT)变换结合计算阶比跟踪(computed order tracking,COT)的滚动轴承时变微弱故障特征提取方法。首先对变转速状态的轴承微弱故障信号进行时时变换,得到反映故障信号二维时时特征的TT变换矩阵。为消除TT变换矩阵的冗余性,提出了基于峭度准则的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法对TT变换矩阵降噪。然后对降噪后的TT变换矩阵实施TT反变换,获取滚动轴承时变故障特征增强信号。最后对增强信号进行COT分析得到其包络阶比谱,从而提取滚动轴承的故障特征阶次。对仿真信号和实验测试信号进行分析验证,均实现了滚动轴承变转速工况故障类型的精确识别,分析效果优于包络阶比谱方法,证明了该方法的有效性。

  • 2023-03-01
  • 阅读1637

机械加工中获得工件尺寸精度的方法

机械加工中获得工件尺寸精度的方法,主要有以下几种:(1)试切法即先试切出很小部分加工表面,测量试切所得的尺寸,按照加工要求适当调刀具切削刃相对工件的位置,再试切,再测量,如此经过两三次试切和测量,当被加工尺寸达到要求后,再切削整个待加工表面。

  • 2023-03-02
  • 阅读1570

机械加工设备危险有害因素

本标准规定了机械加工设备危险与有害因素的分类方法和范围。 本标准适用于金属切削机床、锻压设备、铸造设备、焊接设备、起重设备。

  • 2023-03-02
  • 阅读1644

加工中心电主轴复合-转子-轴承-系统动态特性研究

 与化工、冶金等流程工业对于数据传输实时性的高速电主轴具有结构紧凑、振动小、噪声低、响应快等优点。作为机床的核心功能部件,其动态性能的好坏直接关系到机床的加工精度和可靠性。电主轴与数控机床联机装配后,动态特性随安装边界的影响而发生变化。如果要获得与机床联机后的电主轴系统的动态特性参数,就必须对联机后的电主轴进行模态试验,由此带来的问题是: 实验操作不方便甚至无法进行( 无法完成激励和关键部位的信号采集) 。

  • 2023-03-01
  • 阅读1634

什么是NLP(自然语言处理)

NLP 的全称是 Natural Language Processing,翻译成中文称作:自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义,该领域研究如何处理自然语言。

  • 2023-02-27
  • 阅读248

多层感知机(MLP)简介

多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,

  • 2023-02-27
  • 阅读284

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

DNN指的是包含多个隐层的神经网络,如图1所示,根据神经元的特点,可以分为MLP、CNNs、RNNs等,下文在区分三者的时候,都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN,CNNs是encode了空间相关性的DNN,RNNs是encode进了时间相关性的DNN。

  • 2023-02-27
  • 阅读279

1、DNN(深度神经网络),2、CNN(卷积神经网络),3、RNN(循环神经网络)

1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)

  • 2023-02-27
  • 阅读253
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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瓦特电力配网台区储能应用解决方案

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