振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

每天早上，当我们从睡梦中醒来时，记忆会填充大脑的空白。我们会记起我们在哪里， 做过什么，计划做什么。我们可能一下子就能想起来，也可能几分钟都想不起来，不过，总 的来说，我们通常能够重新组织自己的生活，保持高度的连续性，开始新的一天。 当然，人类的记忆是无序的。当回忆高中的几何课时，你可能会想到是谁坐在你前面；

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1.构件的承载能力：为了保证机械或结构在载荷作用下能正常工作，必须要求每个构件都具有足够的承受载荷的能力，简称承载能力。 2.刚度：把构件抵抗变形的能力称为刚度

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引入载能体的方法,统筹电炉炉料结构、电炉供氧、配碳和供电等多种因素,建立了电炉载能值综合优化模型.模型约束复杂,采用线性规划难以求解,本文采用遗传算法进行求解.对BH1H、BHDDQ和SUS304钢种进行能值计算.结果表明:在保证电炉出钢钢水化学成分、温度和渣的碱度等指标符合要求的前提下,每炉钢水能值分别降低了22.8%、21.4%和23.6%

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