摘要：针对旋转机械设备的故障特征微弱和环境噪声强等问题,提出了一种基于短时滑移模糊熵和局部保留投影法(locality preserving projection,简称LPP)的故障特征提取方法。首先,通过对滑移截断短时序列的架构分析,引入多尺度复合模糊熵,获得信号在不同复合尺度下的特征信息和故障潜在特征,能准确反应信号复杂度和不确定性;其次,应用LPP流形降维并保留信号的局部数据特征,设计最优带通滤波器,对轴承振动信号进行故障冲击特征提取。仿真分析和实验数据结果验证了该方法在强背景噪声情况下降噪抑制方面的有效性,具有快速识别和提取滚动轴承的微弱冲击特征的能力。

摘要：以故障信号局部包含信息的差异性为基础,结合相空间重构和信息熵理论,提出滑移信息熵序列对故障信息进行局部冲击特征识别。在此基础上,引入最小熵反卷积、最优滤波器构建等理论,成功实现了滚动轴承的微弱故障诊断。仿真数据和实验数据分析论证结果表明,提出的故障特征提取技术对于滚动轴承微弱冲击故障特征具有优越的识别和提取能力,对于实现滚动轴承强噪声背景下故障智能诊断具有重要的意义。

摘要：以故障信号局部包含信息的差异性为基础,通过短时奇异值分解算法来提取淹没与背景噪声中的故障冲击成分。再结合K-SVD稀疏分解训练算法,提出1种自适应学习字典构建方法,可以有效的自适应表征滚动轴承的故障信号。仿真和试验结果分析论证表明,该故障特征提取技术较常规稀疏匹配算法具更好的识别和提取冲击故障特征能力,有助于实现滚动轴承故障智能诊断。

摘要：唐钢公司长材事业部在拉拔生产ER70S-6焊丝钢时因氮质量分数高出现脆断情况,对此从焊丝钢连铸全过程保护浇注工艺改进以及连铸长水口、中间包密封、覆盖剂、浸入式水口和保护渣设计优化等方面采取措施,提高焊丝钢连铸保护浇注效果,降低焊丝钢氮质量分数(氮质量分数整体下降0.0012%),增强塑性和变形能力,避免焊丝钢因氮质量分数高导致其在拉拔和加工过程中金属流动性差造成的脆断现象。

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