在时变转速条件下，轴承振动信号表现出很强的非平稳性。此外，微弱的轴承故障特征往往淹没在强背景噪声中。如何从非平稳振动信号中准确提取未知故障特征是轴承故障诊断的首要问题。
齿轮系统状态监测的主要目的是，在故障发生之前，通过检测部件（例如轮齿）的劣化，促进基于状态的维修（CBM），故障可能导致整个齿轮系统故障，并降低系统可用性。振动监测的作用是检测与结构完整性或振动状态变化相关的任何振动
本文描述了一种利用驱动齿轮箱的感应电机测得的相位电流来识别局部轮齿缺陷（如点蚀）的方法。基于多尺度熵（MSE）算法SampEn的一种新的异常检测工具，它允许在多个时间尺度上识别信号中的相关性。电机电流特征分析（MCSA）结合主成分分析（PCA），并将观察值与使用名义健康数据建立的模型预测值进行比较。仿真结果表明，该方法能够检测电流信号中的齿轮点蚀。
深度学习的必要性：智能制造背景下，机械设备趋于复杂庞大，海量、多源、高维度、非结构的工业数据给系统管理监测带来更大难度，设备的故障诊断与预测更显重要。传统故障诊断与预测方法难以建立准确的数据模型，在设备故障诊断预测应用方面受到很大局限，深度学习以其强大的自主学习非线性数据表示和模式识别的能力在许多领域都有重大突破，在工业设备的故障诊断与预测领域也得到广泛关注。
轴承广泛应用于经济的各个领域。在国民经济中，他们主要涉及农业、采矿业、制造业、电力、热力、水生产和建筑业、交通运输、邮政服务等许多行业。它们用于汽车、农业机械、工业生产(加工工具)、矿山钻机、制造业纺织机械、建筑业起重机、各种传动装置等。轴承行业作为机械工业的基础和支柱，其发展水平往往代表或制约着一个国家机械工业及其他相关产业的发展水平。
1、正常状态频谱显示1X和2X转速频率和齿轮啮合频率GMF。 2、齿轮啮合频率GMF通常伴有旋转转速频率边带。 3、所有的振动尖峰的幅值都较低，没有自振频率。
本文整理了十五种常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡,不对中,偏心转子,弯曲轴,机械松动,转子摩擦,共振,皮带和皮带轮,流体动力激振,拍振,偏心转子,电机,齿轮故障,滚动轴承,滑动轴承。
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党和国家高度重视政务领域人工智能的应用与治理，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《政务领域人工智能大模型部署应用指引》等文件在明确安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用的同时，也提出要鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。当前，政务智能体应用探索持续推进，将大模型能力与政务场景深度结合，在任务理解、流程再造、服务优化、决策支持等方面展现出巨大潜力，正成为推动政务智能化发展的重要抓手。
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