在半導體制造、光伏產業、實驗室分析以及精細化工等高端領域，氣體的精確控制是工藝穩定與產品質量的核心，作為全球領先的氣體質量流量計供應商，布瑯軻鍶特（Bronkhorst）知道，一臺高精度的質量流量控制器（MFC）或流量計（MFM）若出現異常，不僅會導致數據偏差，更可能引發整條產線的停機損失，因此掌握科學的故障診斷與維修策略，對于每一位工程師而言都十分重要。 氣體質量流量計：https

簡介 智能制造時期，設備的穩定運行對于各行業的無縫高效生產愈加重要。健康狀態監測系統PHM（Prognostics and Health Management）成為保障關鍵設備穩定運行的有力工具。它通過實時監測和分析設備的狀態數據，能夠提前預測設備故障，實現對生產設備的精細化管理控制，為企業節約維護保養成本、減少停機時間和提高生產效率提供了重要技術支撐。 PHM系統的核心在于“

研討會主題： 特征分析和振動診斷—旋轉機械的分析技術 研討會內容： 旋轉機械是現代機械與機電產品的核心，從家用的洗衣機、割草機到工業中的齒輪箱，無處不在。在產品設計與研發中，深刻理解其振動與噪聲特征至關重要。本課程將帶您深入“特征分析與振動診斷”的世界。 內容包括： 機器的激勵源 機器的測量信號頻譜 時頻分析 倒譜 高級分析技術

激光干涉儀和機床測頭是機床校準補償系統中的關鍵組件，它們在確保機床精度和性能方面發揮著重要作用。 激光干涉儀是一種高精度測量設備，采用邁克爾遜干涉原理進行線性測量，可以測量機床的線性定位精度、重復定位精度、反向間隙等。它通過高精度的環境補償模塊，能夠自動補償激光波長和材料特性，從而確保測量結果的準確性。此外，激光干涉儀還能夠進行角度、直線度、垂直度、平行度、平面度等幾何參數的測量

基于matlab的改進型節點重構小波包頻帶能量譜與 PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。針對風電機組故障信號的非平穩性以及故障與征兆的非線性映射導致的故障識別困難問題，提出了改進型的節點重構小波包頻帶能量譜與PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。文章深入分析了傳統小波包頻帶錯亂的問題，借助傅里葉變換與傅里葉逆變換改進了小波包，消除了小波包頻帶錯亂的缺陷。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的形態濾波和局域值分解（LMD）的齒輪故障診斷，GUI交互界面。通過形態濾波對一維信號進行降噪處理，并通過LMD局部均值分解提取故障信號，最后提取處故障頻率。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的可調Q因子小波變換故障診斷，可用在軸承、齒輪、活塞等故障診斷中，程序中包含了原始TQWT工具箱和軸承振動信號信號的譜包絡的求取。通過仿真數據、實際軸承數據說明了方法的效果。程序已調通，可直接運行。

隨著智能制造的不斷推進，機械設備的健康監測和故障診斷變得尤為重要。滾動軸承作為機械裝備中的關鍵部件，其運行狀態的準確診斷對于保障設備安全和提高生產效率至關重要。本文將介紹一種結合虛擬仿真和深度學習技術的滾動軸承故障診斷方法，該方法在復雜工況下展現出卓越的診斷性能。 滾動軸承的重要性與挑戰 滾動軸承在制造業中扮演著舉足輕重的角色，它們支撐著機械的旋轉運動，保障著設備的平穩運行。然而，由于工作環境的復雜性和多變性

基于matlab的滾動軸承故障診斷，基于小波包分解，得到數據峭度值，以正常與故障數據峭度差值進行最大尺度重構，對重構信號進行包絡譜分析。程序已調通，可直接運行。

摘 要：為研究在不新建軋制生產線的情況下實現小批量盤形零件的快速生產的方法，運用機械系統動力學自動分析(ADAMS)實現盤形軋制零件結構建模，并利用交叉相關能量比熵與融合門控周期裝置與雙向門控周期裝置的BiGRU-GRU網絡，提出盤形軋制結構零件早期故障診斷方法，并驗證結構優化與故障診斷效果。實驗結果表明，結構優化分析中的5 mm螺桿在0.1～1.0 s存在頻繁的波動。早期故障診斷方法分析中