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机械、运载、能源、冶金、石化、国防等国民经济行业中的关键机械设备的运行状况直接关系着国民经济的正常运作与健康稳定地发展。机械设备中的核心零部件由于长期处于疲劳、高温等恶劣环境,会不可避免的发生失效。对这些关键零部件实施故障特征提取,对判断零部件故障形式,保证设备安全可靠地以最优状态运行,避免重大事故的发生,具有重要的意义。在国家自然科学基金项目“稀疏框架下信号瞬态成分提取及其机械故障预示研究”(项目批准号:51375322)资助下,本论文以旋转机械设备关键零部件滚动轴承和齿轮的故障特征提取为检测目标