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输送倾角是圆管带式输送机直线爬坡段设计中的关键难点,过大会发生胀管事故,过小则需重新布局管线导致整机成本大幅增加。基于相对滑移理论,构建了管带中物料的力学模型,采用导来摩擦因数表征物料与管带之间的滑移状态,推导不同填充率下导来摩擦因数与极限输送倾角之间的关系。然后针对50%,62%,75%三种典型填充率下某型圆管带式输送机运行工况,分析得出导来摩擦因数与输送倾角的函数关系,根据物料与圆管之间不发生相对滑移的基本准则,从而分别确定管带机的极限输送倾角为32°,34°,36°。该方法可为圆管带式输送机直线爬坡段物料输送倾角的设计与分析提供参考。 相似文献
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基于变量预测模型的模式识别方法可以充分利用从原始数据中所提取的特征值之间的相互内在关系建立数学模型并以预测误差平方和值最小为判别函数进行分类。基于此,提出了一种新的一类分类方法--单类基于变量预测模型的模式识别(OC-VPMCD)方法,将该方法与本征时间尺度分解(ITD)方法相结合并应用于滚动轴承故障诊断。首先采用ITD对滚动轴承振动信号进行分解并对包含主要故障信息的若干固有旋转(PR)分量提取排列熵作为故障特征值;然后对OC-VPMCD分类器进行训练,并确定预测误差平方和阈值;最后进行OC-VPMCD模式识别,根据模式识别结果判断滚动轴承的工作状态正常与否。实验数据分析结果表明,该方法能够有效地应用于滚动轴承振动信号的故障诊断。 相似文献
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针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中严重的端点效应,将BP神经网络应用到信号的延拓中,提出了一种提出基于BP神经网络延拓局部特征尺度分解(BP neural network endpoint extension Local Characteristic-scale Decomposition,BP-LCD)方法。该方法首先利用BP神经网络将待分解信号进行两端预测延拓,然后对延拓后的曲线进行LCD分解。通过仿真信号的分析,验证了该方法可以有效地抑制LCD方法中的端点效应;将该方法应用到实际滚动轴承的故障诊断中,结果表明了该方法的有效性。 相似文献
676.
Gabor变换在声发射信号特征提取中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
机械故障或损伤引发的声发射(AE)信号由高频突发脉冲信号和长周期准平稳噪声信号组成,Gabor变换特有的时频局域化特性适于描述其时频特征.通过分析典型AE信号及其特征提取,将Gabor变换引入到声发射故障诊断领域,并提出了AE信号的Gaber变换分析法.通过理论分析和仿真,比较了Gabor变换和Wigner-Ville分布(WVD)提取AE信号特征的效果.研究了Gabor变换在强噪声背景下的抑噪能力,并给出了AE信号Gabor变换窗长的选取方法,从而有效克服了Gabor变换只用一个固定窗分析多尺度信号的缺陷.将Gabor变换用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确.仿真分析和实验研究均表明了Gabor变换能有效提取AE信号的特征,为AE信号的波形分析开辟了一条有效的途径. 相似文献
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