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Analysis file for vibration
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根据故障状态下的振动波形比正常状态下更为复杂、更不
规则的特点，分别计算了各个测点的关联维数，谱维数及盒维数。分析表明，测点的维数
值变化显著。从而实现了对压缩机多种故障的诊断
-According to the fault state of the vibration waveform than normal more complex, more do not
The characteristics of the rules have been calculated, each
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free vibration analysis and shape optimization of box-girder bridges in straight and curved planform.pdf
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采用数值模拟方法对风一车一桥耦合系统的车桥气动特性进行分析研究，模拟计算了不同工况下车
辆、桥梁的气动力系数．分析了车桥问相互的气动影响，研究结果表明．车桥耦合系统与桥梁和车辆各自单体
相比较．气动力系数差异较大．故建议进行风一车一桥系统耦合振动分析时。车桥气动力系数应考虑车桥问
的气动影响．-The numerical simulation method axle aerodynamic characteristics of the the wind car bridge coup
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齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象,包括幅值调制和频率(相位)调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟,但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号
中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法-Gear crack fault occurs when the vibration signal will produce modulation phenomenon, including the two parts of the modulation
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针对风力发电机齿轮箱的故障，介绍常用的故障诊断方法，理论上分析齿轮箱故障振动
信号的特征，并用 软件仿真其振动信号 对比正常运行与发生故障时的频域信号波形，并进行了一定的分析，为风力发电机齿轮箱的故障诊断提供了参考-Wind turbine gearbox failures, to introduce fault diagnosis method theoretically analyze the characteristics of the vibration signal of a ge
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测量6205深沟球轴承的故障振动加速度信号, 对信号进行时频分析, 利用经验模态分解方法将振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert 变换得到Hilbert 谱,通过谱分析识别轴承的故障部位和类型, 证实Hilbert 谱的有效性-Measuring 6205 deep groove ball bearing fault vibration acceleration signal, the signal frequency analysis, empiri
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提出一种基于小波分析和奇异谱降噪理论的新方法, 在分析滚动轴承故障特性的基础上, 将奇异谱理论的降噪方法与小波分析理论结合应用于滚动轴承故障诊断中。实例表明,这种结合后的新方法能够更有效地降低噪声,突出振动信号的故障特性, 从而提高设备故障诊断的准确率。-Proposed based on wavelet analysis and Singular Spectrum Reduction Noise Theory new methods in the analysis of rolling bea
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滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号, 克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息。-Bearing Fault Diagnosis of mechanical fault detection in an important aspect. The use of wavelet packet analysis and envelope analysis method of combini
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针对齿轮滚动轴承等的早期损伤类故障, 提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征 。 在简述小波包基本原理的基础上, 通过仿真信号, 对振动信号的具体处理过程进行分析, 并对可能遇到的问题, 提出处理办法, 然后应用于诊断实例 。 -Early damage fault for rolling bearings and other gear, the proposed wavelet packet decomposition as pre-processing mea
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针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方
法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对
故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后
对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
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包络分析大多在原始振动加速度信号基础上进行， 受噪声干扰等因素的影响较大 通过对原始振动信号自相关函数作包络分析， 可以有效地抑制噪声， 突出反映故障调制特征-s． Most of the envelope analyses are based on original vibration accelera-
tion signal，which is seriously influenced by noise interference． The noise is effectively sup
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一个测试振动的数据，用于机械主轴的，拿来分析用-A vibration test data for machine spindle, used for analysis
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