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轴承作为工业中旋转机械中的重要部件,其故障将严重影响机械设备的安全运行.为了实现对轴承运行故障状态的有效诊断,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取的多特征参数的关联向量机的(Relevance vector machine,RVM)的滚动轴承的多故障诊断模型.首先运用经验模态分解的方法将轴承振动信号分解为多个固有的模态分量,之后将提取的表征轴承故障特征的IMF分量的能量、峭度、偏度构造特征向量,最后采用关联向量机多分类故障诊断模型进行故障模式识别.轴承实测振动信号分析表明:该方法能够有效、准确地诊断出轴承的故障状态,具有较高故障诊断准确率.  相似文献   
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化学实验教学是重要的实践教学环节。中学阶段的化学实验一般比较简单,安全问题往往被忽视,而形成一定的安全隐患,本文就针对化学实验安全工作,根据教学经验,总结了提高化学实验安全性的技巧。  相似文献   
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