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针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
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机电产品的设计需要机械和电子等多个领域的设计者密切配合。在传统的产品设计过程中,先建造一个物理样机,再进行机械系统和控制系统的联合调试。如果发现问题,机械工程师和控制工程师又需要回到各自的模型中,修改机械系统和控制系统,然后再进行物理样机联合调试。无疑,如此反复设计,开发周期过长,代价很大。上世纪90年代以来,以系统建模/仿真技术为核心的虚拟样机(Virtual Prototype,VP)技术迅速发展,已在产品开发的各个领域和不同阶段取得许多研究成果与成功应用。 相似文献
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双频超声对红薯淀粉结构和性质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了单频40 kHz、80 kHz以及双频40 kHz+80 kHz超声处理对红薯淀粉结构和性质的影响。扫描电镜分析表明,超声处理能够使淀粉颗粒表面出现损伤甚至有孔洞出现。红外光谱分析表明,超声作用没有改变淀粉的分子基团,但破坏其结晶结构,使红外结晶指数下降。淀粉-碘复合物吸收光谱分析表明,超声破坏淀粉支链结构和淀粉长链,直链淀粉含量增加。Brabender曲线表明,淀粉经超声处理后黏度降低,双频超声处理后的淀粉峰值黏度比原淀粉降低15.66%。此外,超声处理后淀粉的透明度提高,双频超声处理30 min时,透射比最大,比原淀粉增加5.3%,但是随着超声时间继续增加,透明度呈现减小的趋势。单频40 kHz、80 kHz和双频40 kHz+80 kHz比较,双频超声处理对淀粉的结构和性质影响效果最明显,80 kHz次之,40 kHz影响程度最小。 相似文献
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西北某工业园区污水处理厂污水管网接入工程,由于设计和施工时对高地下水位地质条件考虑不足,导致第一次施工产生一系列问题,第二次施工过程中针对施工现场的实际情况,充分吸取第一次施工中的经验和教训,通过合理确定降水井的数量和井位的布置、改变三通溢流井和接入管的材质,采用适用于高地下水位地质条件的施工方法,取得了成功。以此为例,总结出高地下水位地质条件下管网接入的施工方法和注意事项。 相似文献
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针对在实际工况中风电机组滚动轴承发生复合故障时,多个故障间相互作用,彼此干扰,造成复合故障特征难以分离问题,提出了基于谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)与多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA)的风电机组滚动轴承复合故障特征分离提取方法。首先,对复合故障信号进行谱峭度分析,选出能量较大的共振频带,并通过构建带通滤波器对相应的共振频带进行滤波,对滤波信号进行包络谱分析,对单一故障特征进行分离提取;其次,对未能实现单一故障特征提取的滤波信号进行多点峭度谱分析并确定故障周期,应用MOMEDA完成后续分离提取过程。仿真信号和工程应用分析结果表明,该方法能够准确且有效地实现轴承复合故障特征的分离提取。 相似文献