全文获取类型
收费全文 | 165篇 |
免费 | 8篇 |
国内免费 | 2篇 |
学科分类
工业技术 | 175篇 |
出版年
2023年 | 5篇 |
2022年 | 6篇 |
2021年 | 3篇 |
2020年 | 3篇 |
2019年 | 3篇 |
2018年 | 3篇 |
2017年 | 5篇 |
2016年 | 4篇 |
2015年 | 13篇 |
2014年 | 13篇 |
2013年 | 11篇 |
2012年 | 5篇 |
2011年 | 10篇 |
2010年 | 6篇 |
2009年 | 6篇 |
2008年 | 12篇 |
2007年 | 11篇 |
2006年 | 11篇 |
2005年 | 19篇 |
2004年 | 6篇 |
2003年 | 2篇 |
2002年 | 3篇 |
2001年 | 2篇 |
2000年 | 1篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 3篇 |
1996年 | 6篇 |
1993年 | 2篇 |
排序方式: 共有175条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解(ISSD)结合奇异值分解(SVD)的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解(SSD)算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
频率切片小波变换是一种有力的时频分析方法,但在强背景噪声条件下其故障特征识别能力不足,故提出奇异值分解结合频率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理,继而利用频率切片小波对降噪信号进行全频分析,确定信号分量分布区间之后,对能量集中的信号进行频率切片细化分析,用时频图及重构信号提取齿轮故障特征。通过仿真及实测齿轮的点蚀信号分析,表明该方法能够实现齿轮运行状态的准确判别,有一定的工程实际意义。 相似文献
9.
基于改进谐波小波包分解的滚动轴承复合故障特征分离方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决滚动轴承单通道振动信号中复合故障特征难以分离的问题,提出了基于改进谐波小波包分解的轴承复合故障特征分离方法。首先,改进了二进谐波小波包分解方法,提出了连续谐波小波包分解方法,克服了信号分解后子带个数和带宽范围受二进制划分的缺陷;然后,采用谐波窗分解提取信号中频率成分集中的频段,根据轴承各单点故障特征频率确定分解层数,进行连续谐波小波包分解,利用能量算子包络解调得到子带信号中各个单点故障的权重因子;最后,重构轴承各单点故障信号,实现复合故障的特征分离和提取。对仿真信号和实测轴承内、外圈复合故障信号分析的结果表明,该方法能将轴承单通道复合故障信号分解到不同的通道中,实现了复合故障特征的分离,具有一定的工程实用价值。 相似文献
10.