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基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断 被引量:106
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作者 吴小涛 杨锰 +1 位作者 袁晓辉 龚廷恺 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期38-44,共7页
针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度... 针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。 展开更多
关键词 EEMD 形态滤波 峭度 故障诊断 轴承
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基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用 被引量:85
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作者 钱林 康敏 +2 位作者 傅秀清 王兴盛 费秀国 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期227-233,共7页
为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进... 为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。 展开更多
关键词 轴承 变分模态分解 数学形态学 粒子群算法 互信息法
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基于EMD分解和奇异值差分谱理论的轴承故障诊断方法 被引量:79
3
作者 张超 陈建军 徐亚兰 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期539-545,共7页
针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障频率的现实情况,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始轴承振动信号分解成若干个平稳... 针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障频率的现实情况,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始轴承振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);由于背景噪声的影响,从各个IMF的频谱中难以准确地得到故障频率。对IMF分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,进一步找到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某个IMF分量进行消噪和重构,然后再求其频谱,便能准确地得到故障频率。实验结果表明,提出的方法能有效地应用于轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 经验模态分解 HANKEL矩阵 奇异值差分谱
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21世纪航空发动机动力传输系统的展望 被引量:65
4
作者 林基恕 张振波 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期108-114,共7页
21世纪航空发动机动力传输系统仍以机械传动为主 ,在主轴轴承、润滑、齿轮传动及主轴密封方面 ,将继续对付与迎接先进发动机更高使用要求的挑战。电磁轴承与电气化附件传动研究方兴未艾 ,在航空发动机上应用已为期不远了。
关键词 传动系统 轴承 齿轮 润滑 密封 航空发动机 动力传输系统 21世纪 远景
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桥梁减隔震技术的应用现状与发展趋势 被引量:59
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作者 石岩 王东升 +2 位作者 韩建平 孙治国 张展宏 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2017年第5期118-128,共11页
近几十年桥梁减隔震技术在很多国家得到了广泛应用,已成为提高强震区桥梁抗震能力的重要手段。本文简要介绍了现有的桥梁减隔震装置,归纳了国内外经受过地震考验的多座隔震桥梁的抗震性能和震害表现,特别分析了2008年汶川大地震和2011... 近几十年桥梁减隔震技术在很多国家得到了广泛应用,已成为提高强震区桥梁抗震能力的重要手段。本文简要介绍了现有的桥梁减隔震装置,归纳了国内外经受过地震考验的多座隔震桥梁的抗震性能和震害表现,特别分析了2008年汶川大地震和2011年东日本大地震中的隔震桥梁及支座的抗震性能。根据减隔震桥梁的震害特征,总结了减隔震设计和应用是需注意的问题,包括减隔震设计方案选择、设计方法与构造要求、临近断层的设计挑战、减隔震装置耐久性等。最后展望了桥梁减隔震技术与理论的未来发展趋势,以促进对减隔震技术在桥梁工程领域的应用和发展。 展开更多
关键词 桥梁工程 减隔震桥梁 抗震设计 震害 支座
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空间结构节点设计研究进展与实践 被引量:58
6
作者 范重 杨苏 栾海强 《建筑结构学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1-15,共15页
结合近年来国内外空间结构节点设计研究的进展、GB 50017—2003《钢结构设计规范》修订工作以及作者的工程实践,对空间结构中的螺栓球与焊接球节点、圆钢管与方钢管相贯节点、高强螺栓连接板节点、铸钢节点、球形钢支座、板式橡胶支座... 结合近年来国内外空间结构节点设计研究的进展、GB 50017—2003《钢结构设计规范》修订工作以及作者的工程实践,对空间结构中的螺栓球与焊接球节点、圆钢管与方钢管相贯节点、高强螺栓连接板节点、铸钢节点、球形钢支座、板式橡胶支座、向心关节轴承支座、连桥支座等的研究进展进行了较为全面回顾。对空间结构节点形式选择要点、节点设计的基本原则、各类节点对钢材性能的要求进行了探讨,对节点刚度、节点重量的估计方法、节点加工制作工艺与质量控制要点进行了分析。对各类节点设计中存在的问题以及相应的改进措施进行了阐述,并给出了有代表性的节点计算分析与工程应用实例。最后,对空间结构节点设计与研究未来的发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 空间结构 节点 支座 设计 进展
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基于EMD和Teager能量算子的轴承故障诊断研究 被引量:57
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作者 李辉 郑海起 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期15-17,22,共4页
提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术。首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计... 提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术。首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值,最后对感兴趣固有模态函数瞬时幅值的包络谱进行分析,就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承的故障。 展开更多
关键词 故障诊断 轴承 经验模态分解 TEAGER能量算子 信号处理
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基于全卷积层神经网络的轴承剩余寿命预测 被引量:52
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作者 张继冬 邹益胜 +1 位作者 邓佳林 张笑璐 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期2231-2235,共5页
传统的数据驱动的轴承剩余寿命预测方法需要基于知识和经验,通过人工建立性能退化指标,费时费力,为此,采用卷积神经网络对输入信号进行特征自学习和剩余寿命预测。将传统卷积神经网络中的全连接层全部更换为卷积层与池化层,以减少神经... 传统的数据驱动的轴承剩余寿命预测方法需要基于知识和经验,通过人工建立性能退化指标,费时费力,为此,采用卷积神经网络对输入信号进行特征自学习和剩余寿命预测。将传统卷积神经网络中的全连接层全部更换为卷积层与池化层,以减少神经网络需训练的参数;采用加权平均方法对预测结果进行降噪处理。轴承加速寿命实验数据集验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 全卷积层 神经网络 轴承 剩余寿命预测
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齿轮传动转子-轴承系统动力学的研究进展 被引量:41
9
作者 李明 孙涛 胡海岩 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期249-256,共8页
齿轮 -转子 -轴承系统是高速旋转机械最重要的部件之一。本文简要回顾了齿轮动力学建模和齿轮 -转子 -轴承系统动力学研究的发展历史 ,重点评述了近 2 0年来齿轮 -转子 -轴承系统的弯扭耦合振动和非线性动力学的研究现状 ,最后对一些理... 齿轮 -转子 -轴承系统是高速旋转机械最重要的部件之一。本文简要回顾了齿轮动力学建模和齿轮 -转子 -轴承系统动力学研究的发展历史 ,重点评述了近 2 0年来齿轮 -转子 -轴承系统的弯扭耦合振动和非线性动力学的研究现状 ,最后对一些理论和应用研究以及相关学科的发展等方面进行了展望。 展开更多
关键词 齿轮传动 转子 轴承 动力学
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基于机器视觉的轴承内外径尺寸检测系统 被引量:40
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作者 雷良育 周晓军 潘明清 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期131-134,共4页
开发了适应大批量流水线生产和检测需要的轴承内外径机器视觉检测系统。对系统的机械及运动控制部分以及光学成像系统等进行了设计 ,提出了一种利用多项式插值精确测量轴承边缘点位置的方法 ,分析提出了将锐化图像进行再滤波的技术 ,优... 开发了适应大批量流水线生产和检测需要的轴承内外径机器视觉检测系统。对系统的机械及运动控制部分以及光学成像系统等进行了设计 ,提出了一种利用多项式插值精确测量轴承边缘点位置的方法 ,分析提出了将锐化图像进行再滤波的技术 ,优化了轴承图像内外径尺寸的边缘获取的技术路线。检测结果表明 ,系统具有非接触、在线实时、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点 。 展开更多
关键词 轴承 直径 自动检测 机器视觉 工作原理 光学成像系统设计 边缘点
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铝型材分流模设计中关键参数的确定 被引量:43
11
作者 邓汝荣 《轻合金加工技术》 北大核心 2000年第2期23-26,31,共5页
介绍了分流组合模设计中模具结构的选择,分流孔的布置,分流桥的结构,以及模芯、焊合室、工作带等重要参数的确定方法。
关键词 分流组合模 分流孔 分流桥 工作带 铝型材
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A new bearing fault diagnosis method based on modified convolutional neural networks 被引量:42
12
作者 Jiangquan ZHANG Yi SUN +3 位作者 Liang GUO Hongli GAO Xin HONG Hongliang SONG 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第2期439-447,共9页
Fault diagnosis is vital in manufacturing system.However,the first step of the traditional fault diagnosis method is to process the signal,extract the features and then put the features into a selected classifier for ... Fault diagnosis is vital in manufacturing system.However,the first step of the traditional fault diagnosis method is to process the signal,extract the features and then put the features into a selected classifier for classification.The process of feature extraction depends on the experimenters’experience,and the classification rate of the shallow diagnostic model does not achieve satisfactory results.In view of these problems,this paper proposes a method of converting raw signals into twodimensional images.This method can extract the features of the converted two-dimensional images and eliminate the impact of expert’s experience on the feature extraction process.And it follows by proposing an intelligent diagnosis algorithm based on Convolution Neural Network(CNN),which can automatically accomplish the process of the feature extraction and fault diagnosis.The effect of this method is verified by bearing data.The influence of different sample sizes and different load conditions on the diagnostic capability of this method is analyzed.The results show that the proposed method is effective and can meet the timeliness requirements of fault diagnosis. 展开更多
关键词 bearing Convolutional NEURAL networks Different load DOMAINS FAULT identification RAW SIGNALS FAULT diagnosis
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基于遗传算法参数优化的变分模态分解结合1.5维谱的轴承故障诊断 被引量:42
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作者 边杰 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1618-1624,共7页
为了准确提取轴承的故障特征,提出了一种遗传算法(GA)参数优化的变分模态分解(VMD)结合1.5维谱的轴承故障诊断方法。首先以VMD方法中模态分量的包络熵值最小为优化目标,利用遗传算法对模态分量个数和二次惩罚因子进行优化,确定这两个能... 为了准确提取轴承的故障特征,提出了一种遗传算法(GA)参数优化的变分模态分解(VMD)结合1.5维谱的轴承故障诊断方法。首先以VMD方法中模态分量的包络熵值最小为优化目标,利用遗传算法对模态分量个数和二次惩罚因子进行优化,确定这两个能使VMD实现最优分解的输入参数。然后利用参数优化的VMD方法对仿真信号和轴承内环故障信号进行分解,并做各模态分量的1.5维谱图。参数优化的VMD分解得到了与仿真信号原始分量相符的4个模态分量,1.5维谱剔除了未参与二次相位耦合的10Hz频率分量。同时在1k Hz频率以下,运用本文方法提取了轴承内环故障特征频率的1至6倍频频率成分以及电机转频对它们的调制频率。由此表明,遗传算法参数优化的VMD可实现复杂信号的正确分解,1.5维谱可有效检测信号的二次相位耦合。同时,遗传算法参数优化的VMD结合1.5维谱能有效提取轴承内环故障特征,从而验证了本文方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 变分模态分解 遗传算法 轴承 故障诊断 1.5维谱
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Ultrahigh pressure (>7 GPa) gneissic K-feldspar (-bearing) garnet clinopyroxenite in the Altyn Tagh, NW China: Evi- dence from clinopyroxene exsolution in garnet 被引量:38
14
作者 LIU Liang1,3, CHEN Danling1, ZHANG Anda1, SUN Yong1, WANG Yan1, YANG Jiaxi1,2 & LUO Jinhai1 1. Key Laboratory of Continental Dynamics of the Ministry of Education of China, Northwest University, Xi’an 710069, China 2. College of Earth Science and Land Resources, Chang’an University, Xi’an 710054, China 3. The Laboratory of Orogen and Basin of the Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871, China 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2005年第7期1000-1010,共11页
The exsolution of clinopyroxene and rutile in coarse-grain garnet is found in the gneissic K-feldspar(-bearing) garnet clinopyroxenite from Yinggelisayi in the Altyn Tagh, NW China. The maximum content of the exsolved... The exsolution of clinopyroxene and rutile in coarse-grain garnet is found in the gneissic K-feldspar(-bearing) garnet clinopyroxenite from Yinggelisayi in the Altyn Tagh, NW China. The maximum content of the exsolved clinopyroxene in the garnet is up to >5% by volume. The reconstructed precursor garnet (Grt1) before exsolution has a maximum Si content of 3.061 per formula uint, being of supersilicic or majoritic garnet. The peak-stage metamorphic pressure of >7 GPa is estimated using the geobarometer for volume percentage of exsolved pyroxene in garnet and the Si-(Al+Cr) geobarometer for majoritic garnet, and the temperature of about 1000℃ using the ternary alkali-feldspar geothermometer and the experimental data of ilmen- ite-magnetite solid solution. The protoliths of the rocks are intra-plate basic and intermediate ig- neous rocks, of which the geochemical features indicate that they are probably the products of the evolution of basic magma deriving from the continental lithosphere mantle. The rocks are in outcrops associated with ultrahigh pressure garnet-bearing lherzolite and ultrahigh pressure garnet granitoid gneiss. All of these data suggest that the ultrahigh pressure metamorphic rocks in the Altyn Tagh are the products of deep-subduction of the continental crust, and such deep- subduction probably reaches to >200 km in depth. This may provide new evidence for further discussion of the dynamic mechanism of the formation and evolvement of the Altyn Tagh and the other collision orogenic belts in western China. 展开更多
关键词 Altyn Tagh gneissic K-FELDSPAR (-bearing) GARNET clinopyroxenite CLINOPYROXENE EXSOLUTION in GARNET ultra-high pressure metamorphism.
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高速精密主轴轴承热特性的计算及分析 被引量:26
15
作者 何晓亮 熊万里 黄红武 《机械》 2003年第6期14-16,共3页
轴承的发热变形是影响高速精密主轴系统刚度和加工精度的重要因素。本文采用节点网络法 ,对以电主轴轴承、主轴、轴承座为一体的系统建立了温度场计算模型 ,求出了系统各关键节点的温升情况 ,分析了转速、切削力、润滑方式等因素对节点... 轴承的发热变形是影响高速精密主轴系统刚度和加工精度的重要因素。本文采用节点网络法 ,对以电主轴轴承、主轴、轴承座为一体的系统建立了温度场计算模型 ,求出了系统各关键节点的温升情况 ,分析了转速、切削力、润滑方式等因素对节点温度的影响 。 展开更多
关键词 电主轴 轴承 摩擦热 热分析 刚度 加工精度 节点网络法 高速机床
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基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究 被引量:38
16
作者 沈长青 谢伟达 +3 位作者 朱忠奎 刘方 黄伟国 孔凡让 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期39-43,66,共6页
轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元... 轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 整体平均经验模态分解 滤波 数学形态学
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无标签数据下基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断 被引量:37
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作者 郭亮 董勋 +1 位作者 高宏力 李长根 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期58-64,共7页
对于智能故障诊断方法,大量有标签数据是实现智能模型训练的必要条件,但该条件在部分工业应用场景下难以满足。难以采集足够有标签数据,尤其是故障状态下的数据,在一定程度上限制了智能故障诊断方法的工业化应用。为解决该问题,提出基... 对于智能故障诊断方法,大量有标签数据是实现智能模型训练的必要条件,但该条件在部分工业应用场景下难以满足。难以采集足够有标签数据,尤其是故障状态下的数据,在一定程度上限制了智能故障诊断方法的工业化应用。为解决该问题,提出基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断方法,将实验设备或其他相关设备所采集的足量有标签数据所蕴含的特征知识迁移至工业现场设备所部署的智能模型中,完成不同机械设备之间监测数据的特征知识迁移,从而实现无标签数据下的机械设备智能故障诊断。提出方法首先构建一维深度卷积神经网络,实现从原始振动信号到机械设备故障类别的深度映射。然后在深度卷积神经网络中加入领域适配正则约束项,实现不同机械设备监测数据间特征知识的深度迁移适配。最后,通过全连接神经网络进行机械设备健康状态的识别。为验证提出算法的有效性,通过两种机械设备的轴承在不同性能状态下所采集的监测数据进行迁移故障诊断实验,实验结果表明:提出方法实现了不同设备间监测数据特征知识的迁移适配;相对于传统智能诊断方法,提出的方法在两个数据集之间的迁移故障诊断识别率提高20%以上。 展开更多
关键词 智能故障诊断 机械设备 迁移学习 特征知识迁移 轴承
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Development of and Perspective on High-Performance Nanostructured Bainitic Bearing Steel 被引量:32
18
作者 Fucheng Zhang Zhinan Yang 《Engineering》 SCIE EI 2019年第2期319-328,共10页
Bearings are the most important component of nearly all mechanical equipment, as they guarantee the steady running of the equipment, which is especially important for high-end equipment such as highspeed trains and sh... Bearings are the most important component of nearly all mechanical equipment, as they guarantee the steady running of the equipment, which is especially important for high-end equipment such as highspeed trains and shield tunneling machines. Requirements regarding the quality of bearings are increasing with the rapid development in technology. A country’s bearings manufacturing level directly reflects the level of that country’s steel metallurgy and machinery manufacturing. The performance of the bearing steel is the critical factor that determines the quality of a bearing. The development of new bearing steel with higher performance is the ambition of material researchers and the expectation of the manufacturing industry. Many famous bearing manufacturing enterprises are competing to develop the new generation of bearing steel. Nanostructured bainitic bearing steel (NBBS), which is a newly developed bearing steel, not only possesses high strength and toughness, but also exhibits excellent wear resistance and rolling contact fatigue (RCF) resistance. In recent years, relevant achievements in NBBS in China have led to significant progress in this field. NBBS was first used in China to manufacture large bearings for wind turbines and heavy-duty bearings, with excellent performance. As a result, NBBS and its corresponding heat-treatment process have been included in the national and industry standards for the first time. The bearing industry considers the exploitation of NBBS to be epoch-making, and has termed this kind of bearing as the second generation of bainitic bearing. In this paper, the development of NBBS is reviewed in detail, including its advantages and disadvantages. Further research directions for NBBS are also proposed. 展开更多
关键词 NANOSTRUCTURED bainitic bearing STEEL bearing STEEL NANOSTRUCTURED BAINITE DEVELOPMENT
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基于MED-EEMD的滚动轴承微弱故障特征提取 被引量:36
19
作者 王志坚 韩振南 +1 位作者 刘邱祖 宁少慧 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第23期70-78,共9页
针对滚动轴承在强噪声环境下故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,提出了基于最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两者相结合的方法来提取滚动轴承... 针对滚动轴承在强噪声环境下故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,提出了基于最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两者相结合的方法来提取滚动轴承微弱故障特征。通过对仿真信号和风电齿轮箱的振动信号分析,结果表明:为了弥补在强背景噪声下EEMD对微弱信号特征提取的局限性,该文选取MED作为EEMD的前置滤波器,最后对敏感的本征模态函数进行循环自相关函数解调分析,得出了风电齿轮箱的故障来自于高速轴的微小弯曲和高速轴输出端#10轴承外圈点蚀。同时与EEMD进行对比分析,表明了这种方法对微弱故障特征提取有较好的适用性。该文为多故障共存并处于强背景噪声下的微弱特征提取提供了参考。 展开更多
关键词 轴承 故障检测 信号分析 齿轮箱 最小熵反褶积 总体平均经验模态分解 微弱故障 多故障
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Effects of rare earth elements on inclusions and impact toughness of high-carbon chromium bearing steel 被引量:34
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作者 Chaoyun Yang Yikun Luan +1 位作者 Dianzhong Li Yiyi Li 《Journal of Materials Science & Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第7期1298-1308,共11页
High-carbon chromium bearing steels with different rare earth (RE) contents were prepared to investigate the effects of RE on inclusions and impact toughness by different techniques. The results showed that RE additio... High-carbon chromium bearing steels with different rare earth (RE) contents were prepared to investigate the effects of RE on inclusions and impact toughness by different techniques. The results showed that RE addition could modify irregular Al2O3 and MnS into regular RE inclusions. With the increase of RE content, the reaction sequence of RE and potential inclusion forming elements should be O, S, As, P and C successively. RE inclusions containing C might precipitate in molten steel and solid state, but the precipitation tem perature was significantly higher than that of carbides in high-carbon chromium bearing steel. For experim ental bearing steels, the volume fraction of inclusions increased steadily with the increase of RE content, but smaller and more dispersed inclusions could be obtained by 0.018% RE content compared with bearing steel without RE, whereas the continuous increase of RE content led to an increasing trend for inclusion size and a gradual deterioration for inclusion distribution. RE addition could improve the transverse impact toughness and isotropy of bearing steel, and for modified highcarbon chrom ium bearing steel by RE alloying, the increase of RE content continuously increased both transverse and longitudinal im pact toughness until excessive RE addition. 展开更多
关键词 High-carbon CHROMIUM bearing steel RARE earth INCLUSIONS Impact TOUGHNESS
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