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在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征,导致对轴承的故障诊断准确率不高,针对这一问题,提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先,采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪,消除了部分的随机噪声;然后,主要通过改进相空间矩阵重构方式,对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪,并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法,利用峭度对一维信号提取方案进行了优化,并对其完成了降噪;最后,通过提取了10个有效特征,结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验,分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响,并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明:采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声,使其故障特征频率更为明显;支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。 相似文献
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采用热聚合法合成体相g-C3N4,采用球磨法结合空气氧化蚀刻法制备Mo/g-C3N4二维纳米片。通过X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射能谱(EDS)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)、光致发光谱(PL)对Mo/g-C3N4二维纳米片形貌结构及光学特性等进行分析,结果表明:Mo离子成功掺杂到二维g-C3N4纳米片晶格中,拓宽了光谱响应范围,提高了量子传输效率。以异丁基钠黄药溶液模拟选矿废水,探索了二维Mo/g-C3N4纳米片对黄药的光催化降解性能。研究表明,异丁基钠黄药初始浓度为50 mg/L、溶液pH=7、降解时间6 h条件下,Mo/g-C3N4对异丁基钠黄药的降解率为90.12%,循环5次后,降解率仍可达81.2%,Mo/g-C3N4纳米片光催化稳定性好。 相似文献
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柿竹园多金属矿黑、白钨矿的比例约为3:7,根据黑钨矿的矿石性质,在磨矿回路中加和重选早收已角度的单体钨矿物,有利于减轻黑钨矿过粉碎和减少黑钨细泥。小型试验、扩大试验和工业试验,在磨矿回路中获得11.82% ̄16.97%的黑钨回收率,使全流程合格钨精矿的总回收率达81.89% ̄86.23%。 相似文献