提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖，處理后的樣本經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類識別,，可實現(xiàn)往復式壓縮機自學習,、智能故障診斷,。使用等參元歸一化方法,，可無需考慮工藝變化,、環(huán)境改變等造成示功圖圖形改變的因素，這樣示功圖的處理方式有助于后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡智能識別擁有更高的準確率,、更強普適性。經(jīng)模擬和實測數(shù)據(jù)驗證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉(zhuǎn)子振動特性試驗平臺電機對拖齒輪箱故障植入試驗平臺微型軸承及動平衡試驗平臺軋銀振動特性試驗平臺軌道軸承振動及疲勞磨損試驗平臺核電立式軸承振動特性試驗扭轉(zhuǎn)振動試驗平臺平行齒輪箱疲勞磨損試驗平臺水泵故障植入試平臺齒輪箱傳動特性試驗平臺高速柔性轉(zhuǎn)子振動試驗平臺行星齒輪箱疲勞磨損試驗平臺軸承疲勞磨損試驗平臺單級便攜式行星齒輪箱故障植入實驗臺,，故障機理研究模擬實驗臺數(shù)據(jù)的準確性和可靠性對研究結(jié)果有何影響,？水泵故障機理研究模擬實驗臺怎么樣

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沖擊識別與分解對柴油機狀態(tài)特征提取具有重要價值?，F(xiàn)有常用方法利用沖擊頻域特性,，通過頻域分解與重構(gòu)識別并分解沖擊，在分解復雜多沖擊非平穩(wěn)信號存在頻段混疊,、時域沖擊重合等問題,。本研究提出了一種變分時頻聯(lián)合分解（VTFJD）方法，目的在于提取多源沖擊振動信號中沖擊成分,。首先采用改進變分模態(tài)分解（VMD）方法對多沖擊振動信號進行頻域分解,，得到各分解模態(tài)信號；其次,，提出了變分時域分解方法（VTD），用于提取各分解模態(tài)信號中的沖擊成分,；***,，對時頻聯(lián)合分解信號進行篩選，獲得振動波形中多源沖擊成分時頻域信息,。同時,，針對VMD和VTD中參數(shù)選擇問題，分別提出了參數(shù)優(yōu)化選擇方案,。仿真信號和實際柴油機連桿軸瓦振動信號特征提取結(jié)果表明,，VTFJD具有出色的多沖擊信號自適應時頻分解能力,，具有沖擊自動識別與分解提取能力。關鍵詞：信號分解,；振動與沖擊,；柴油機；連桿軸瓦磨損故障水泵故障機理研究模擬實驗臺怎么樣