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1.
针对工业现场的实测液压泵故障信号易受强背景噪声污染的问题,利用一种自适应多尺度形态差值滤波(Adaptive Multi-scale Morphological Difference Filter, AMMDF)的方法。该方法把信号故障特征频率处的能量和低频段总能量的比值作为评价各个尺度滤波效果的指标,并以此作为权值来对经过各个尺度形态变换后的信号根据滤波效果进行加权融合,从而实现自适应滤波。通过对仿真信号和液压泵实测故障振动信号的实验验证,表明AMMDF较单尺度的形态闭算子有更好的滤波能力,它既具有信号细节保留能力又有较强的抑噪能力,为液压泵故障诊断提供了一种有效的工具。 相似文献
2.
提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。 相似文献
3.
针对轴向柱塞泵实际故障诊断中采集到的故障类数据远少于正常类数据的情况,为提升故障分类精确率,提出了一种基于平衡随机森林(Balanced Random Forest,BRF)的轴向柱塞泵故障诊断方法。BRF算法是随机森林(Random Forest,RF)的改进算法,将欠采样方法与RF结合,强化了RF处理非均衡数据的能力。通过开源的UCI数据集对该算法的性能进行了测试,相较于RF以及合成少数类过采样(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)与RF的组合算法SMOTE-RF,BRF算法在少数类分类精确率方面有所提升。最后,将BRF算法应用于轴向柱塞泵的故障诊断中。结果表明,在类间数据不均衡的条件下,相较于RF及SMOTE-RF算法,BRF算法能够取得更高的故障分类精确率。 相似文献
4.
介绍吉林援建垭口山隧道施工过程中涌水涌碴形成原因,采用超前劈裂帷幕注浆治理涌水涌碴方案的原理、设计参数及在定位、钻孔、注浆等施工工艺和质量控制方面的具体要求,列举了施工过程中出现塌孔、返水量较大、注浆量大且泵压不上升及漏水点补救等不同情况的处理方法,总结了超前劈裂围幕注浆的施工条件、关键工艺及施工后的效果. 相似文献
5.
粗糙集及主元分析的机械故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对粗糙集理论方法与主成分分析方法的特点,引入了一个启发式函数,提出了一种将两种方法相结合的算法.运用粗糙集理论建立了信息系统的分辨矩阵,通过主元分析方法得到了各主成分的表达式和主成分贡献率,通过启发式算法得到了决策信息表的最佳属性约简和故障诊断规则,并通过算例分析验证了该算法的优越性.研究表明该算法在处理机械故障诊断中数据量大、变量多的数据时,具有很好的效果. 相似文献
6.
有效地提取故障特征向量,找到故障敏感因子是进行液压泵故障诊断的关键。采集轴向柱塞泵松靴、滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧失效等故障情况下的端盖振动信号,通过包络解调得到各故障的包络信号,在此基础上利用幅值域无量纲特征指标对每种故障进行敏感性分析,找到了各故障的无量纲敏感因子。为液压泵的故障诊断提供了可靠的敏感特征信息,增加了故障特征信息的完备性,对提高故障诊断系统的故障确诊率具有重要的意义。 相似文献
7.
8.
9.
混沌振子在液压泵故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了(Dufing)振子的混沌运动和间歇混沌动力。利用该振子与参考信号频差较小的周期小信号的敏感性,对白噪声及与参考信号频差较大的周期信号的免疫力,通过监测轴向柱塞泵壳体振动加速度信号,对柱塞泵松靴故障进行诊断,克服了传统的频谱分析和倒频谱分析诊断方法的缺陷,避免了伪警和漏报。 相似文献
10.
针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为了克服人为设定核参数不精确、效率低等缺点,采用基于Lévy飞行的QPSO搜索MRVM的最优核参数;为了缩短寻优时间,将样本间余弦相似度作为寻优算法的适应度函数,并利用UCI机器学习标准数据集进行仿真来验证改进后优化方法的有效性及优越性;采集柱塞泵不同故障状态的数据,提取时频域和时域特征,输入到优化后的MRVM中,进行训练及测试。实验结果表明:所提方法可以有效提高故障诊断的准确率及诊断效率,同时能够实现软分类,即以概率形式输出诊断结果,能够为设备检修及维护提供可靠且符合实际的故障信息。 相似文献