为了对滚动轴承运行状态进行有效的判断,利用局部均值分解(LMD)对滚动轴承振动信号进行分解,将复杂的多分量信号分解成多个单分量信号;针对分解后的单分量信号在各频域范围分布不均匀特点,利用LMD能量熵提取出滚动轴承振动信号的故障特征。实验结果表明,LMD能量熵具有较强的信号表征能力,可以有效提取出滚动轴承故障特征。

为了实现细长拉杆的加工工艺要求，采用在车床上冷挤压的加工方法使拉杆端部胀粗形成铆钉头形状，对车床上旋转冷挤压的具体工艺参数、刀具的结构和几何角度进行了研究，解决了细长拉杆端部胀粗加工的工艺难题。切实提高了生产效率，拓宽了设备的加工范围。