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轴承作为风力发电机设备中重要部件,其健康状态直接影响风力发电机运行的稳定性和现场的安全可靠性.由于风力发电机特殊的工作环境,导致采集到的振动信号中包含大量的噪声干扰,难以准确提取轴承振动信号包含的信息成分,给评估主轴承健康状态带来困难.因此本文采用将傅立叶分解(Fourier decomposition method,FDM)和随机共振(Stochastic resonance,SR)相结合的方式提取信号中微弱的轴承振动信息.首先用FDM将原始信号自适应地分解为一系列包含轴承振动特征的傅立叶频带函数,然后找出相关性大的频带函数进行重构,最后采用SR对重构信号进行分析获得特征频率,判断轴承的健康状态.结果 显示,将两种方法相结合能有效提高输出信噪比,提升特征频率检测的精度,为实现风机轴承早期微弱故障诊断提供帮助. 相似文献
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支承或连接构件对梁结构的动力学性能有至关重要影响,必须保证其在振动过程中不发生破坏或者失效。通过合理设计和布局附加弹性支承可以实现对这些重要连接构件所承受约束反力的控制。应用微分变换法推导含附加支承的梁结构支承约束反力及其对于附加支承位置和刚度的灵敏度表达式,并通过优化设计附加支承位置和刚度实现具有弹性约束端的简支梁结构各支承约束反力的平衡,可提高结构的动力学性能。 相似文献
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由于机动目标的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中存在多普勒扩散现象,易导致成像分辨率降低。针对此问题,在多分量三次相位信号(Cubic Phase Signal,CPS)模型基础上,提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换(Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT)的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累,减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比,RCFT的主副比性能提升了至少2 dB,在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力,可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。 相似文献
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针对传统各向同性全变分(Isotropy total variation,ITV)去噪算法容易导致图像边缘模糊、不易保持图像细节信息等问题,提出一种基于L p 伪范数和各向同性全变分的图像去噪方法。该方法将L p 伪范数代替ITV模型中的L 1范数,利用交替方向乘子算法(Alternating direction method of multipliers, ADMM)将能量泛函拆解成若干个子问题,并将差分算子视为卷积算子;然后引入卷积定理和快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)提高算法运算效率;最后通过Matlab进行仿真实验,运用图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。结果表明,本文方法能够较好地保留图像的边缘特性,有效提升去噪效果。 相似文献