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1、近20年來,機械故障診斷和預測技術(shù)取得了矚目的發(fā)展.首先,體現(xiàn)在機械故障診斷技術(shù)與其它相關(guān)前沿學科的結(jié)合.這種結(jié)合必然會促進機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展;其次,體現(xiàn)在對機械設(shè)備的實時監(jiān)測.人們可以時刻了解機械設(shè)備當前的運行狀況,并且能夠?qū)硪欢螘r間內(nèi)設(shè)備的運行狀況加以預測,及時、適時地進行維修,盡量減少和縮短停車時間,高效率地利用設(shè)備,以達到優(yōu)化管理的目的.在生產(chǎn)實際中,信號混疊和噪聲干擾是客觀存在的.因此,消噪處理在診斷信號的預處理中不可
2、缺少.論文第三章研究了信號消噪技術(shù),對FFT消噪與小波消噪進行了比較,得出小波消噪優(yōu)于FFT消噪的結(jié)論.故障特征提取是故障診斷中的核心環(huán)節(jié),直接決定了故障分類和故障程度.本文第四章選擇振動烈度值、特征頻譜值和小波包能量值作為故障特征值.本文第五章介紹了MATLAB與數(shù)據(jù)庫的連接,以實現(xiàn)對MATLAB中數(shù)據(jù)的存儲和MATLAB對數(shù)據(jù)庫中記錄的操作,為故障趨勢預報做準備工作.故障趨勢預報是機械故障診斷中的一個重要內(nèi)容.本文第六章對機械行為的
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