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将分形维数用于刻划滚动轴承在不同故障状态下表现的非线性行为,进而对轴承的运行状态进行判别.实验结果表明,滚动轴承振动信号在不同运行状态下的分形维数是不同的,可以将分形维数做为识别滚动轴承故障的特征量

（1）理解局域网基础知识； （2）理解网卡的基础知识； （3）掌握局域网的组建与配置的基本方法； （4）掌握Windows常用网络命令的使用方法； （5）掌握局域网常规维护的方法及注意事项； （6）掌握局域网常见故障分析处理的方法及注意事项。 任务1 局域网基础知识 任务2 网卡安装 任务3 局域网的组建与配置 任务4 Windows常用网络命令使用 任务5 局域网常规维护 任务6 局域网故障分析处理

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本文在建立预测树的基础上,首次提出将图形化规则语言与预测树技术相结合。使用这种方法.可以方便而有效地建造现场诊断知识库。并以建立轴承疲劳试验故障诊断专家系统知识库为例,说明了其具体应用

简述了滚动轴承运转中时域序列所表现出的自相似性,重构了振动信号对应的嵌入相空间的序列,计算得出分维数,实验结果表明,振动时域序列的分维数在不同工况、不同间隙下是有差别的,可以做为识别轴承故障的特征量

 以太网的原理  交换机和集线器的原理  以太网的组建实操  以太网连接故障排查