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机械专业毕业论文-侧轴承杯加工工艺编制及夹具设计（有cad图+文献翻译+ppt）.zip

该实验由美国辛辛那提大学智能维护中心完成 数据包括三次03年试验 04年两次试验 该数据集是第一次的原始震动数据 文件名为每次记录试验的具体时间 精确到秒 The data was generated by the NSF I/UCR Center for Intelligent Maintenance Systems (IMS – www.imscenter.net) with support from Rexnord Corp. in Milwaukee, WI

本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度学习的**滚动轴承故障诊断**系统

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的故障诊断。首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出轴承的故障位置。

根据西储大学轴承数据中心提供的文档，按照故障类型将数据整理进不同的文件夹，方便以后调用

齿轮轴承等的计算是一款简单好用的一款齿轮计算软件。软件能准确计算圆柱齿轮、锥齿轮、弧齿、摆线齿准双曲面齿轮等多种齿轮轴承计算，是专门为轴承设计而开发的一款软件。软件界面美观简洁、简单全面、实用方便，无需培训，即可快速上手，轻轻松松完成日常齿轮计算功能，真正做到简单全面实用。是用户实现齿轮计算功能的好帮手。 齿轮轴承等的计算功能 1、圆柱齿轮计算包括:设计计算、几何计算、精度计算、圆柱齿轮副极限侧隙计算、齿轮强度校核(包括开式传动)、 NGW型行星头几何参数及动力参数的确定、摆线齿轮齿形坐标计算、太阳轮齿向修形计算、双联齿轨轮齿形坐标计算以及生成齿轨轮加工程序；双圆弧齿轮的几何计算、精度计算、强度计算、模数计算;销齿传动的几何尺寸计算、求销齿直径、强度校核计算; 两级(或三级)圆柱齿轮减速器和圆锥-圆柱减速器的参数计算;齿轮齿条的几何计算; 交错轴斜齿轮的几何计算。 2、锥齿轮主要尺寸初步确定，各种锥齿轮几何计算，锥齿轮作用力的计算、锥齿轮强度校核和精度计算。 3、弧齿、摆线齿准双曲面齿轮的几何计算、强度校核计算以及由安全系数求大轮大端分度圆直径d2。 4、小模数齿轮、蜗杆的几何计算、精度计算等。 5、齿轮刀具设计：包括盘形齿轮铣刀设计、指状齿轮铣刀设计、整体高速钢齿轮滚刀设计、带触角及倒缘剃前滚刀设计、 双齿形角剃前滚刀设计、外啮合直齿插齿刀设计、 直齿内齿轮插齿刀设计、斜齿插齿刀设计、剃前插齿刀齿顶凸角设计、 专用剃齿刀设计。 6、各种蜗杆的几何计算、强度计算、精度计算。 7、向心轴承强度计算、判断斜齿轮轴向力的方向。 8、渐开线花键精度计算、 花键挤压强度校核、渐开线花键强度校核。 9、由量柱距求公法线长度和变位系数。 10、由公法线长度求量柱距和变位系数。 11、德国标准DIN5480-1991的花键计算。 12、轴的计算包括:扭矩轴直径的计算、轴的强度计算和行星架柱子的强度计算。 13、可以查某些资料：常用材料的工作条件和热处理、普通平键表格、两个德国花键标准DIN5480、DIN5482.pdf。 14、应用程序里包括:滚筒叶片计算、组合厚壁圆筒计算、钢材应力松弛计算、角度格式转换、功率转矩转速互化、零件重量计算和电子琴。 齿轮轴承等的计算 v6.2 更新日志 1.修改了齿轮测绘中的由齿形数据求压力角的程序中的错误； 2.圆柱齿轮强度校核计算程序中增加了齿顶高系数ha*和顶隙系数c*选项。 齿轮轴承等的计算的安装 把下载好的安装包解压到当前文件夹，之后双击打开齿轮、轴承等的计算setup.exe运行文件进行安装，打开的时候会出现安装框，依次点击下一步，依照步骤即可。 安装完成，可以完成开始使用。 齿轮轴承等的计算的使用 点击齿轮、轴承等的计算快捷方式即可进入软件，如图所示，可以按需求使用齿轮、轴承等的计算实现各种定时功能的设置和使用。 在使用软件时，请注意一些蓝色的标签，鼠标移到上面，指针会变成手形，表明按下鼠标左键会有帮助信息！ 注意！本软件可以免费试用30次，如果要继续使用，必须注册或购买软件锁，注册成功或有软件锁，就可继续使用。 齿轮轴承等的计算的卸载 依次选择开始-> 所有程序 ->齿轮轴承等的计算 ->卸载齿轮轴承等的计算。 或者依次打开我的电脑->卸载或更改程序->卸载你所卸载的软件，您可以用 Window XP控制面板中的添加或删除程序功能，或用 Windows Vista、Windows 7中的程序和功能删除齿轮轴承等的计算， 然后点击开始卸载，按步骤依次点击下一步，直至完成。

针对强背景噪声下滚动轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题，提出了融合概率主成分分析(PPCA)及1.5维Teager能量谱的故障特征分析方法。首先对信号进行概率主成分分析，通过对信号降维重构信号，提取信号故障特征主成分，去除强背景噪声干扰；然后对重构信号进行1.5维能量谱分析，从而获得轴承故障特征谱信息。利用所提方法对滚动轴承模拟数据及实验数据进行分析，结果表明与集合经验模态分解(EEMD)包络谱相比，采用PPCA与1.5维能量谱的分析方法在进行滚动轴承故障高阶倍频提取时具有一定的优势。

滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大, 但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题. 因此, 本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM). 首先, 利用改进的1D-CNN-LSTM模型对滚动轴承6种不同的工作状态进行了分类识别实验, 实验结果表明提出的分类模型能够以较快的速度识别出滚动轴承的不同状态, 平均识别准确率达99.83%; 其次, 将提出的模型与部分传统算法模型进行对比实验, 结果表明所提方法在测试精度方面有较大优势; 最后, 引入迁移学习测试模型的鲁棒性和泛化能力, 实验结果表明提出的改进模型在不同工况下有较好的适应性和高效性, 模型有较强的泛化能力, 具备工程应用的可行性.