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heat treating steel
- 机械专业英语
USB_footpin_including_A_B_mini_type
- 包含所有的常用USB接口的机械结构，包含A、B和MINI类型的DIP和SMD封装结构！-Contains all of the common USB interface, the mechanical structure, including A, B and MINI DIP and SMD type package structure!
force-control
- ABB突破传统铸件清理工艺的瓶颈，研发的机械加工力控制技术，不仅大大提高了生产效率，而且还可以节省编程时间，提高质量水平和稳定性。-ABB break the bottleneck of traditional casting cleaning process, R & D machining force control technology, not only greatly improve production efficiency, but also can save progra
JBT-3162.4-1993
- 机械行业，机械设计，机械传动，滚珠丝杠行业标准-Machinery, mechanical design, mechanical drive, ball screw industry standards
Mechanical-Drawing
- 机械制图的基本知识，基础讲解，基础学习。快速掌握机械制图-Basic knowledge of mechanical drawing, basic explanations, based learning. To grasp the mechanical drawing
jixielingjianshejishouce
- 介绍了常用机械公式，机械制图方法及一般标准。-Commonly used mechanical formulas, mechanical drawing methods and standards.
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- 将高阶时频表示引入机械故障诊断领域。介绍了Wigner 高阶矩谱(WHOS)的概念、定义。针对多分量信号Wigner 高阶矩谱的交叉项会产生“虚假信号”,结合局域波法, 提出了一种抑制WHOS交叉项的新方法。首先对复杂信号进行预处理, 利用局域波分解方法把其分解成有限个具有单分量特性的基本模式分量,然后对每个基本模式分量计算WHOS。该方法能有效抑制WHOS时频分布的交叉项。通过仿真实验和转子的故障实验,以Wigner 双谱为例, 验证了该方法的实用性,为故障诊断的特征提取提供了新的工具-Hig
基于核函数主元分析的机械故障诊断方法
- 提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法, 它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力。该方法通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间, 然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征, 对机械故障模式进行识别。并与主元分析方法进行对比分析, 实验结果表明核函数主元分析法非常有效。-Proposed mechanical fault diagnosis method based on Kernel Principal Component Analysis, it retains
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- 机械设备发生故障时, 故障特征的提取很重要。对于多通道的设备故障振动信号, 应用非平稳信号的盲源分离算法, 可以有效地提取各自独立的非平稳振动源,从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法, 比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例, 验证了该算法在故障诊断中可行性。-Machinery and equipment failure, the fault feature extraction is very important. Failure vibration si
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 滚动轴承是各种机电设备中的重要部件，其主要特点是其寿命的随机性较大，且它的好坏直接影响到设备的正常运行。因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形成和发展是目前机械故障诊断领域中研究的重要内容之一。利用轴承的随机振动信号对其工作状态进行诊断是目前最常用的方法-Rolling is a variety of mechanical and electrical equipment is an important component, its main feature is its randomness
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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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- 齿轮箱是机械传动链中的关键且故障多发部件, 传统齿轮箱诊断方法难以对运行在变工况 下的齿轮箱故障进行准确的检测和有效识别。综述了国内外对于变工况齿轮箱故障诊断技术、研究现状及进展, 并简要讨论了变工况齿轮箱故障诊断方法的应用现状及可能的发展趋势。-Gearbox mechanical transmission chain is critical and failure-prone components, the traditional methods are difficult to dia
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- 小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取；基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性，而且弥补了传统的基于单通道信 息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明，在针对滚动轴承外圈故障特征提取时，全矢小波分析方法较小波一包络分析方法具有一定的优势。 -Wavelet analysis simultaneously from the time domain and frequency doma
Compensation-for-Sliding-Mode
- 机电传感器通常用于获取转子位置/速度的内置式永磁同步电机（ IPMSMs ）的高性能控制 车辆系统。然而，使用这些传感器中的增加的成本，尺寸，重量，布线复杂性并减少了IPMSM驱动系统的机械鲁棒性。这些问题连同 一些实用的要求，例如，调速范围广，极端 环境温度和不利的负载条件下，使传感器控制方案可取。本文提出了一种扩展的反电动势（ EMF ）为基础的滑模 转子位置观测器IPMSMs的无传感器矢量控制。 基于滤波器的特性，一个强大的补偿算法的开发，以改善滑动方式观测器（SMO）
xiaobobaoyuzhijiangzao
- ：提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法，并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声，导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性，可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的 NeighBlock 降噪法更高的信噪比， 不仅能有效抑制高斯白噪声， 还能够去除冲击信号中的脉冲噪声。-：A denoising method of block thresholding bas
fast-method
- 机械最优化设计中，无约束条件的最速下降法-Mechanical design optimization, unconstrained conditions steepest descent method
Fault-diagnosis-System
- 机械故障诊断方法概述 信号处理方法概述 齿轮箱故障诊断-Mechanical fault diagnosis method outlined signal processing method outlined gearbox fault diagnosis
90004
- 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
基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究
- 针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题，介绍一种基于希尔伯特振动分解( HVD) 的时频分析方法。该方法首先利用 Hilbert 变换得到原始振动信号的解析信号，然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率，同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位，最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对 HVD 方法的边界效应问题，提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。 通过两组仿真信号分析验证了 HVD 方法对多分量非平稳信号的分解能力，同时