针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,实际工况下难以采集大量的样本信号分析故障状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）与多尺度排列熵（MPE）相融合的故障识别方法。首先,对振动信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对去噪后的非平稳振动信号自适应分解,对分解后的若干个固有模式分量（IMF）计算互相关系数;然后,重构信号,计算其MPE并组成故障特征向量;最后,把特征向量输入到支持向量机（SVM）中,以识别滚动轴承的故障类型。通过对仿真信号以及实际实验数据的对比验证分析,有效证明了该方法的识别准确率比基于EMDMPE的故障识别方法提高5%,结果表明：基于CEEMDAN-MPE的滚动轴承SVM故障识别方法可以更准确地提取轴承的特征,并识别轴承的故障状态,有更强的实用性和有效性。

针对活塞发动机日常检修中离心泵存在的缺点以及发动机离心泵目前存在的密封难题,介绍了活塞发动机的工作原理、发动机的冷却循环系统、离心式水泵在发动机冷却系统的工作过程。根据隔膜泵的工作原理以及它存在的优点,对隔膜泵在活塞发动机的冷却循环系统的应用前景进行了预测分析。