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支承系统对旋转机械运行的影响分析 认领
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作者 谢庆 《产业与科技论坛》 2020年第9期63-64,共2页
支承系统在旋转机械的运行中起着重要的作用,本研究对运行过程中出现失效的旋转机械进行了分析,以此为基础对旋转机械的支承系统进行了理论研究,进一步提出了支承系统在旋转机械中的支承和校正功能,明确了校正功能对于旋转机械出现异常... 支承系统在旋转机械的运行中起着重要的作用,本研究对运行过程中出现失效的旋转机械进行了分析,以此为基础对旋转机械的支承系统进行了理论研究,进一步提出了支承系统在旋转机械中的支承和校正功能,明确了校正功能对于旋转机械出现异常的重要作用。根据理论分析结果,可以初步判定支承系统出现缺陷,进而导致旋转机械校正功能缺失是引起旋转机械相继失效的重要因素。基于此,开展了相关的验证试验,试验结果表明,支承系统是旋转机械稳定运行的重要影响因素。 展开更多
关键词 支承系统 旋转机械 机械失效
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旋转机械振动故障机理及诊断方法分析 认领
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作者 王吉 蒋海军 +2 位作者 王喆 张少鹏 王强 《内燃机与配件》 2020年第15期171-173,共3页
近年来,随着生产技术的不断成熟和发展,旋转机械已成为使用最广泛的工业机械设备之一,其故障的诊断对于旋转机械的安全运行至关重要。如果旋转机械运行过程中发生故障,复杂的内部结构很容易引起机械设备的连锁反应。因此,研究旋转机械... 近年来,随着生产技术的不断成熟和发展,旋转机械已成为使用最广泛的工业机械设备之一,其故障的诊断对于旋转机械的安全运行至关重要。如果旋转机械运行过程中发生故障,复杂的内部结构很容易引起机械设备的连锁反应。因此,研究旋转机械故障诊断对于分析机械设备缺陷的原因和缺陷状况以及检查两者之间的关联有着相当重要的意义。本文首先分析了旋转机械的常见的故障类型及机理,并对目前常用的旋转机械故障诊断方法进行了详细的论述,最后叙述了故障诊断专家系统的开发研究现状。 展开更多
关键词 旋转机械 机械振动 故障诊断 诊断方法
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文章速递火电厂主要旋转辅机松动故障特性及治理研究 认领
3
作者 万有强 孟凡垟 庞乐 《节能》 北大核心 2020年第11期59-62,共4页
将松动故障分为结构松动和旋转松动,基于振动波形、频谱和相位,分析火电厂旋转辅机两类松动故障的振动特性,便于故障部位的准确判断。结合两个案例进行了应用分析,治理结果表明,提供的方法简单有效。
关键词 火电厂 旋转机械 松动 治理
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文章速递升速过程中正交方向上振动相位差及截面最大振动分析 认领
4
作者 孙栓柱 孙彬 +1 位作者 周春蕾 黄翔 《汽轮机技术》 北大核心 2020年第6期411-413,416,共4页
大型旋转机械在轴承的垂直和水平方向上安装了振动传感器。通过简化的转子模型以及基于有限元的汽轮发电机组动力学模型分析了不平衡激励下升速过程中两个方向上振动相位差随转速变化情况。研究结果表明,升速过程中相位差会在较大范围... 大型旋转机械在轴承的垂直和水平方向上安装了振动传感器。通过简化的转子模型以及基于有限元的汽轮发电机组动力学模型分析了不平衡激励下升速过程中两个方向上振动相位差随转速变化情况。研究结果表明,升速过程中相位差会在较大范围内变化,与轴承各向异性、系统阻尼、固有频率、转速等因素有关。阻尼、固有频率等系统参数确定时,相位差则是转速的函数。在两个方向各自临界转速附近相位差变化幅度较大。根据两个方向振动幅值和相位差可以准确计算出截面最大振动,该值小于两个方向上振动幅值平方和后的平方根值,在临界转速附近两种计算方法的差值较大。根据截面最大振动值评估振动对轴承安全运行的危害比较合理。 展开更多
关键词 振动 旋转机械 故障诊断
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旋转机械易损关键零部件故障研究 认领
5
作者 杨俊强 《智能城市》 2020年第3期198-199,共2页
现代工业生产模式中常见的机械设备之一便是旋转机,旋转机可以有效提高工业生产效率,但就目前来看,旋转机的使用对环境有一定的要求,稍有不慎就会对机械造成一定的影响甚至出现故障,这大大地降低了生产效率。对此笔者根据旋转机在作业... 现代工业生产模式中常见的机械设备之一便是旋转机,旋转机可以有效提高工业生产效率,但就目前来看,旋转机的使用对环境有一定的要求,稍有不慎就会对机械造成一定的影响甚至出现故障,这大大地降低了生产效率。对此笔者根据旋转机在作业期间常见的影响与故障因素进行简要的分析,针对挖机械产生故障的内部机理、表现特征以及解决措施进行介绍,通过引入新型技术来提高选拔机械的检修诊断效率,保证机械能长时间处于正常的工作状态减轻维护保养人员的劳动强度提高提工作效率,帮助检修维护人员能够更好更快地发现故障出现的区域并予以解决。 展开更多
关键词 旋转机械 故障特征 提取研究
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旋转机械故障检测在AGV设备中的应用研究 认领
6
作者 田露旭 高向远 +2 位作者 廖亚兵 费秀国 耿国盛 《湖北农机化》 2020年第5期184-185,共2页
近年来,智能旋转机械故障诊断方法得到了广泛的发展。然而,对于许多基于传统机器学习算法的诊断方法,如何在与测试数据相同的分布下收集海量数据是现实工业应用中的难题。本文基于小波分析和神经网络等技术对属于低速连续重载的AGV设备... 近年来,智能旋转机械故障诊断方法得到了广泛的发展。然而,对于许多基于传统机器学习算法的诊断方法,如何在与测试数据相同的分布下收集海量数据是现实工业应用中的难题。本文基于小波分析和神经网络等技术对属于低速连续重载的AGV设备的振动信号进行分析,并利用MATLAB语言建立了集信号分析与故障识别为一体进行旋转机械故障诊断。将该技术运用到AGV设备中去,使AGV在复杂环境中持续稳定运行,对AGV的智能化和自动化以及物流作业高效化具有重要的意义。 展开更多
关键词 AGV 旋转机械 故障检测
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EWT-GG聚类的核电厂轴承故障诊断方法研究 认领
7
作者 王志超 夏虹 +1 位作者 朱少民 彭彬森 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期899-906,共8页
为提高核电厂旋转设备故障诊断精度,本文提出了一种经验小波变换与GG聚类相结合的故障诊断方法。应用EWT对轴承振动信号进行分解,得到一系列调幅-调频分量,结合K-L散度筛选出包含信号特征信息的主分量。计算分量样本熵及LZ复杂度作为信... 为提高核电厂旋转设备故障诊断精度,本文提出了一种经验小波变换与GG聚类相结合的故障诊断方法。应用EWT对轴承振动信号进行分解,得到一系列调幅-调频分量,结合K-L散度筛选出包含信号特征信息的主分量。计算分量样本熵及LZ复杂度作为信号的特征向量,输入到GG聚类器中分析并得到分类结果。实验表明:相较于EWT-FCM、EWT-GK聚类以及EMD-GG聚类算法,该方法的分类性能更优,能够为核电厂旋转设备故障诊断提供一种可靠有效的方法。 展开更多
关键词 核电厂 故障诊断 经验小波变换 模糊聚类 特征提取 K-L散度 Lempel-Ziv复杂度 旋转机械
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基于变分模态分解和奇异值分解的频率相近信号分离方法 认领
8
作者 邢婷婷 关阳 +2 位作者 刘子涵 樊凤杰 孟宗 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期1404-1409,共6页
频率相近信号分离是故障诊断的难点问题。变分模态分解(VMD)作为一种新的信号时频分析方法,对频率相近信号具有较高的分辨率,能够实现频率相近信号的分离。VMD分解时先指定分解层数,层数选取的优劣将直接影响分解效果,过分解时容易产生... 频率相近信号分离是故障诊断的难点问题。变分模态分解(VMD)作为一种新的信号时频分析方法,对频率相近信号具有较高的分辨率,能够实现频率相近信号的分离。VMD分解时先指定分解层数,层数选取的优劣将直接影响分解效果,过分解时容易产生虚假频率成分,反之,欠分解则容易丢失有用频率成分。基于此,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解相结合的相近频率信号分离方法。首先选择适当的分解层数对信号进行VMD过分解,然后对分解得到的分量进行奇异值分解,通过奇异值分解检测并剔除虚假信号成分,从而实现频率相近信号的有效分离。利用仿真信号和滚动轴承故障信号证明了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 计量学 故障诊断 旋转机械 变分模态分解 奇异值分解 频率相近信号分离
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一种基于改进辛几何模态分解的复合故障诊断方法 认领
9
作者 杨宇 程健 +2 位作者 彭晓燕 潘海洋 程军圣 《湖南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期53-59,共7页
针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用... 针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用层次聚类方法对初始辛几何分量进行自适应重组,进而得到最终的聚类辛几何分量.实验结果表明:改进的辛几何模态分解方法可以有效地对旋转机械复合故障信号进行特征提取,提高故障诊断的准确性. 展开更多
关键词 层次聚类 改进的辛几何模态分解 故障诊断 旋转机械 信号处理
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融合PSO优化的相关变模态分解与深度学习的旋转机械早期故障智能分类方法 认领
10
作者 董红平 李明 《计算机测量与控制》 2020年第1期71-75,共5页
针对旋转机械早期故障信号呈现微弱、相互干扰,易导致故障智能分类精度低的现状,提出一种融合优化的PSORVMD(particle swarm optimization-relevant variational mode decomposition)与SAE(stacked autoencoder)的旋转机械早期故障分类... 针对旋转机械早期故障信号呈现微弱、相互干扰,易导致故障智能分类精度低的现状,提出一种融合优化的PSORVMD(particle swarm optimization-relevant variational mode decomposition)与SAE(stacked autoencoder)的旋转机械早期故障分类方法;智能分类方法主要由信号增强与智能分类两阶段组成;首先该方法利用所改进的PSO-RVMD分解电机-轴承系统的早期故障振动信号,通过定义的相关能量比概念计算各分量信号(IMFs)与原始信号之间的相关程度,筛选并重构相关程度高的分量,去除冗余与不相干的干扰与噪声成分,实现信号增强;最后,将增强的早期微弱信号输入到SAE模型中进行训练;利用SAE模型提取高层、抽象且利于分类的深度特征且在最后一层添加BP层,直接对提取的深度特征进行故障分类;通过仿真与实际电机-轴承系统振动信号验证了该方法的有效性,结果表明该方法能快速的实现旋转机械早期微弱故障的精确识别与诊断,提高故障特征学习与自动分类程度。 展开更多
关键词 旋转机械 早期故障诊断 群粒子优化的相关变模态分解(PSO-RVMD) 堆栈自编码(SAE)
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基于Faster R-CNN的旋转机械红外检测与识别 认领
11
作者 王洋 杨立 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第11期1053-1060,共8页
旋转机械是机械设备的核心部件,一旦发生故障会造成不可估量的损失,因此旋转机械的实时监测诊断显得尤为必要。无人值守的红外智能监测诊断将是故障诊断新的发展方向,要实现红外智能监测诊断首先要准确识别旋转机械部件。本文利用红外... 旋转机械是机械设备的核心部件,一旦发生故障会造成不可估量的损失,因此旋转机械的实时监测诊断显得尤为必要。无人值守的红外智能监测诊断将是故障诊断新的发展方向,要实现红外智能监测诊断首先要准确识别旋转机械部件。本文利用红外热像仪监测旋转机械的运行状态,获得了电动机、联轴器、轴承座、齿轮箱等设备的红外热图;采用Faster R-CNN算法对测量得到的旋转机械红外图像进行了学习训练和目标识别,结果表明该算法能够准确识别旋转机械部件;研究了单角度和旋转角度红外监测的识别效果,发现在相同角度下使用红外灰度图像进行训练的检测效果比使用红外伪彩色图像训练的检测效果更佳;对比了4种预训练网络对于红外目标识别的影响,采用Resnet50预训练网络的平均检测精度为0.9345,识别精度更高。 展开更多
关键词 旋转机械 红外检测 目标识别 Faster R-CNN
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基于深度学习的旋转机械故障诊断研究综述 认领
12
作者 沈涛 李舜酩 辛玉 《计算机测量与控制》 2020年第9期1-8,共8页
在现代化生产中,旋转机械的精密性和重要性越来越高,朝着大型、高速和自动化方向发展,以至传统故障诊断方法不足以处理海量、多源、高维的测量数据,不能满足安全性和可靠性的要求;因此,首先简要介绍几种典型的深度学习模型,并结合深度... 在现代化生产中,旋转机械的精密性和重要性越来越高,朝着大型、高速和自动化方向发展,以至传统故障诊断方法不足以处理海量、多源、高维的测量数据,不能满足安全性和可靠性的要求;因此,首先简要介绍几种典型的深度学习模型,并结合深度学习强大的特征提取能力和聚类分析的优势,对其近些年来在转子系统、齿轮箱和滚动轴承故障诊断的应用情况进行了对比分析;最后总结深度学习模型的优缺点,并从工程实际出发对旋转机械的故障诊断方法进行总结与展望。 展开更多
关键词 旋转机械 深度学习 特征提取 故障诊断
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旋转机械故障的简易诊断方法分析 认领
13
作者 张宏乐 《时代汽车》 2020年第11期179-180,共2页
在常用机电设备上,旋转机械是数量最多、应用最为广泛的一类部件,比如各类数控机床滚珠丝杠、压力泵、电动机等。尤其是一些涉及国计民生的重要工业部门的关键设备,如炼油厂、火电站、冶金企业的离心压缩机、汽轮机等一旦出现故障将给... 在常用机电设备上,旋转机械是数量最多、应用最为广泛的一类部件,比如各类数控机床滚珠丝杠、压力泵、电动机等。尤其是一些涉及国计民生的重要工业部门的关键设备,如炼油厂、火电站、冶金企业的离心压缩机、汽轮机等一旦出现故障将给企业带来非常大的经济损失,正因如此,一直以来对关键旋转机械进行故障监测和诊断越来越受到企业的重视。 展开更多
关键词 旋转机械 故障 简易诊断
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基于t-SNE和LSTM的旋转机械剩余寿命预测 认领 被引量:1
14
作者 葛阳 郭兰中 +1 位作者 牛曙光 窦岩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期223-231,273共10页
针对旋转机械的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入(t-SNE)和长短期记忆网络(LSTM)的预测方法。将t-SNE降维方法引入旋转机械振动信号特征提取,实例验证表明无论针对时频域特征或小波包分解得到的能量特征,经t-SNE... 针对旋转机械的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入(t-SNE)和长短期记忆网络(LSTM)的预测方法。将t-SNE降维方法引入旋转机械振动信号特征提取,实例验证表明无论针对时频域特征或小波包分解得到的能量特征,经t-SNE降维后特征区分度更加明显,利用降维后的特征进行故障模式识别,正确率接近100%;提出利用样本间散度作为旋转机械退化指标,实验表明样本间散度对旋转机械性能退化趋势的表现相比其他指标更加明显;以不同的训练样本量,利用LSTM方法进行剩余使用寿命预测,为了验证LSTM方法的有效性,将其与BP神经网络、灰色预测模型、支持向量机等方法进行比较,结果表明LSTM方法能够预测旋转机械退化趋势,显著提高剩余使用寿命的预测精度,对旋转机械的健康监测和寿命预测具有一定的理论指导意义。 展开更多
关键词 旋转机械 故障模式识别 剩余使用寿命预测 t分布随机近邻嵌入 长短期记忆网络
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旋转机械设备远程故障诊断系统的设计与实现 认领
15
作者 王霄翔 耿欣 《工业控制计算机》 2020年第11期53-54,57,共3页
旋转机械设备的安全性是十分重要,不仅是因为它是整个工业企业安全生产的有机组成部分,更因为它种类繁多,系统构成异常复杂,其事故隐患、故障出现几率很高。以某工业企业旋转机械设备为对象探讨了实施故障诊断的理论、方法,并以送风机... 旋转机械设备的安全性是十分重要,不仅是因为它是整个工业企业安全生产的有机组成部分,更因为它种类繁多,系统构成异常复杂,其事故隐患、故障出现几率很高。以某工业企业旋转机械设备为对象探讨了实施故障诊断的理论、方法,并以送风机为实例,总结了送风机的测点信息、监测方法、故障种类、诊断方案,通过能源管理系统接入送风机部分运行状态信息和特征参数(振动、温度、电流等)实时监视送风机的运行状况,并以此来判断其状态是否正常;故障诊断是在状态监测的基础上,查找出导致送风机运行状态异常的原因并指出设备具体的故障部位及原因。 展开更多
关键词 旋转机械 模糊算法 状态监测 故障诊断 特征参数
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振动分析仪在故障诊断中的应用 认领
16
作者 张奇 《科技资讯》 2020年第28期61-63,共3页
大型旋转机械振动值异常是发电厂中常有的问题,如何正确高效地处理旋转机械振动异常这个问题对电厂的发展以及经济效益有着很大的影响,同时也是使设备组长时间平稳运行的关键问题。使用振动分析仪对某发电公司汽泵前置泵故障进行振动分... 大型旋转机械振动值异常是发电厂中常有的问题,如何正确高效地处理旋转机械振动异常这个问题对电厂的发展以及经济效益有着很大的影响,同时也是使设备组长时间平稳运行的关键问题。使用振动分析仪对某发电公司汽泵前置泵故障进行振动分析结合故障诊断技术的理论和维护经验,确定造成此故障的原因在于叶片通过频率振动。对此采取轴承座加支撑、优化进口管道布置等措施消除了设备隐患。振动分析仪在振动故障诊断分析以及正确处理故障中发挥了不可替代的作用。鉴此,振动分析仪是实施状态检修和优化检修提供服务的必要工具。 展开更多
关键词 振动分析仪 旋转机械 振动异常 故障诊断
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基于参数稀疏自编码器的旋转机械故障诊断 认领
17
作者 汪鹏 何清波 《机械与电子》 2020年第7期40-45,共6页
针对大部分基于机器学习的故障诊断虽有监督学习方式,但是机械设备振动信号价值密度低,标签标注成本大,且对于复合故障信号无法准确标注其状态的问题,提出了一种基于参数稀疏自编码器的故障诊断方法,该方法能够分析信号组成成分从而达... 针对大部分基于机器学习的故障诊断虽有监督学习方式,但是机械设备振动信号价值密度低,标签标注成本大,且对于复合故障信号无法准确标注其状态的问题,提出了一种基于参数稀疏自编码器的故障诊断方法,该方法能够分析信号组成成分从而达到旋转机械的故障诊断的目的。为了使编码结果更高效地表示数据,在自编码器的基础上融入稀疏概念并对解码参数施加范数惩罚。实验结果表明,提出的稀疏自编码器能够分解信号成分有效地诊断旋转机械健康状态。 展开更多
关键词 自编码器 故障诊断 参数稀疏 旋转机械
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移不变时频流形自学习的旋转机械故障特征增强 认领
18
作者 李泉昌 何清波 +1 位作者 邵毅敏 丁晓喜 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期622-628,共7页
针对传统稀疏方法在字典构造过程的不足及稀疏表征结果的局限性问题,通过在移不变稀疏学习的框架下,引入时频流形学习,提出了一种新的移不变时频流形自学习的故障诊断方法。该方法基于时频流形对信号局部特征结构的挖掘与增强能力,采用... 针对传统稀疏方法在字典构造过程的不足及稀疏表征结果的局限性问题,通过在移不变稀疏学习的框架下,引入时频流形学习,提出了一种新的移不变时频流形自学习的故障诊断方法。该方法基于时频流形对信号局部特征结构的挖掘与增强能力,采用包络谱熵获取信号特征最优本征包络模态分量,提出利用局部流形包络模态完成对全局包络信号的移不变学习与特征增强,结合相位保持以及一系列逆变换完成全局信号移不变流形模态的重构表达与增强学习,最终实现旋转机械故障信号增强与诊断分析。实验结果表明,该方法可以实现强背景噪声的有效抑制及非线性瞬态特征的高效挖掘与学习,有利于构建高效准确的故障诊断研究。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 特征增强 时频流形 移不变稀疏学习
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旋转机械间歇性振动故障诊断实践 认领
19
作者 李泉 陈亚军 王立璞 《冶金动力》 2020年第6期65-70,共6页
结合首钢公司多年来设备故障诊断实践,对旋转机械间歇性振动故障进行分类并分析。通过实际案例,对不同类型的间歇性振动故障诊断及处理做出了总结。
关键词 旋转机械 间歇性振动 诊断
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旋转机械故障诊断技术在炼钢设备中的应用研究 认领
20
作者 周永椗 胡晓宇 丁邦权 《山西冶金》 CAS 2020年第4期163-164,189,共3页
为了确保炼钢工序的顺利进行,需要使用较多的炼钢设备。炼钢设备会受到环境因素、物料因素等多方面因素的影响,由此容易出现生产故障。这影响炼钢厂的正常生产,于是将旋转机械故障诊断技术应用到炼钢设备中,可以有效减少炼钢设备故障的... 为了确保炼钢工序的顺利进行,需要使用较多的炼钢设备。炼钢设备会受到环境因素、物料因素等多方面因素的影响,由此容易出现生产故障。这影响炼钢厂的正常生产,于是将旋转机械故障诊断技术应用到炼钢设备中,可以有效减少炼钢设备故障的发生,提高炼钢厂的生产效率和质量。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断技术 炼钢设备 应用研究
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