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1.
为提高弧齿锥齿轮传动系统的平稳性,研究了不同承载传动误差下齿轮振动特性的变化规律.以MASTA软件为工具,建立了弧齿锥齿轮传动系统的有限元模型,通过改变从动轮负载得到了不同的承载传动误差;以振动加速度瀑布图、振动加速度幅频谱以及噪声曲线图为对象,对比分析了不同负载下的齿轮振动特性.结果表明,当承载传动误差波动减小时,齿轮的振动噪声都会出现降低的趋势.分析结果为提高齿轮传动系统的平稳性提供了可靠依据. 相似文献
2.
为解决系统模型误差、外部干扰以及执行器故障引起的双星编队轨道控制精度低、稳定性差问题,设计一种基于观测器的抗干扰容错线性二次型调节器(LQR)控制策略。首先,根据编队双星相对运动动力学模型,设计基于双比例积分自适应律的增广观测器,同时实现对系统状态、间歇故障与快速时变故障、可建模干扰的快速精确估计,并采用H∞优化技术抑制不可建模干扰对控制系统的影响。其次,采用Lyapunov稳定性理论,保证动态误差系统渐近稳定。然后,在控制器中引入未知动态估计信息的前馈补偿项,设计闭环反馈抗干扰容错LQR控制律。最后实验结果表明,相比文献中控制方法,本文所提方法的编队卫星相对位置控制精度提高49.93%,验证了所设计的抗干扰容错LQR控制律的优越性,能够为双星编队构形保持提供精确控制策略。 相似文献
3.
4.
滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 (autoregressive model,简称AR)模型和多元状态估计(multivariate state estimation technique, 简称MSET)的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。 相似文献
5.
6.
7.
采用数值计算与试验研究相结合方法,分析某9 mm手枪膛口射流噪声场特性。基于计算流体力学与计算气动声学两步法,结合动网格技术,对含有运动弹头的手枪膛口燃气流场进行数值计算,即先采用大涡模拟方法计算膛口流场,得到声源积分面上的流体信息,再通过求解Ffowcs Williams和Hawkings声波动方程得到声源信息以及各个声监测点的声压信号,最终得到瞬态声场。为验证数值模型的可行性,将手枪试验结果与数值计算结果进行对比分析。结果表明:数值模型考虑弹头运动可以使计算结果更具准确性;数值计算所得各测点值与试验结果之间的误差均小于5%,证明了数值模型的正确性与可用性;研究结果对装有消声器的膛口噪声预测及膛口消声器的设计具有较好的参考价值。 相似文献
8.
多机械臂的精准协同控制已成为当前机器人领域的研究难点,为实现双机械臂精准控制,通过建立双机械臂动力学模型,采用时间延时估计简化机械臂动力学模型,在保证控制系统稳定性的前提下,引入自适应模糊滑模控制器实现对估计误差的修正和补偿,设计基于时间延时估计和自适应模糊滑模控制的双机械臂协同阻抗控制器,实现双机械臂协同操作的末端轨迹控制以及接触力精准控制.最后,将该控制器应用于两台六自由度机械臂仿真平台,实现双臂夹取和搬运同一目标物体的操作,通过与其他控制器进行对比实验,表明所设计的控制器具有响应快、无抖震、精度高的特点. 相似文献
9.
磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像通常存在椒盐噪声(Salt and Pepper Noise,SPN)以及对比度低的问题,为了增强MR图像,分别在空域和频域针对不同侧重点分步进行滤波.对于多数滤波算法去除高水平SPN不理想的情况,提出了自适应加权重复值滤波算法(Adaptive Weighted Duplicate Filter,AWDF),通过连续放大窗口直到两个连续窗口的最大值和最小值分别相等来确定自适应窗口大小,用窗口内最大重复无噪像素的均值替代噪声像素.将其应用于不同噪声水平下的MR图像的预处理中,再在频域应用同态滤波.仿真结果表明,用自适应加权重复值滤波器和优化的高斯同态滤波器相结合的办法处理MR图像,能够在去除高水平SPN的同时提高图像对比度,增加图像细节,对图像的PSNR和SSIM等都有较大提高,图像增强效果显著. 相似文献
10.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。 相似文献