货车轴承声发射信号特点提取与智能诊断研究

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货车轴承声发射信号特点提取与智能诊断研究

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毕业论文范文题目：货车轴承声发射信号特点提取与智能诊断研究，论文范文关键词：货车轴承声发射信号特点提取与智能诊断研究
货车轴承声发射信号特点提取与智能诊断研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：轴承能支撑、领导跟减少固定机械与活动机械间的摩擦,是旋转折械的最重要部分。旋转折械开端故障是因为未对准、超载、不均衡等起因。对任何这些问题,轴承都将面临重大成果。因此,监测跟诊断轴承健康状况是必须的（本文此处忽略..）,这能避免那些能导致重大机械故障的问题产生。各种各样的监测技巧被用于旋转折械的轴承故障诊断。本文探讨声发射监测技巧,分析在货车轴承组件中捕获的声发射信号(AE)。利用古代信号处理技巧对信号进行加工与分析（文章此处忽略..）,利用模式辨认方法实现故障的智能诊断。论文体系介绍了滚动轴承的常用检测技巧,为有利于检测轴承的早期故障,由对比分析,终极选用抗烦扰跟灵敏度都较强的声发射信号作为故障信号源,并具体介绍了声发射诊断技巧（此处忽略..）机理跟处理方法。因为列车保险事变本身是无奈改变的,而对列车状况正确控制,对其故障隐患作出有效猜测却可能有效避免列车事变,所以列车轴承状况监测是末来铁路货车保险信息体系的必定之路。为实现对铁路重载货运（此处忽略..）车辆动态监控。本文用小波包分解与支撑向量机算法实现故障诊断与猜测。文章针对铁路货车滚动轴承故障的实际情况,将支撑向量机(SVM)方法引入货车轴承的智能故障诊断中,实现了轴承的在线智能诊断。

以上为本篇毕业论文范文货车轴承声发射信号特点提取与智能诊断研究的介绍部分。

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