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21.
由于边坡失稳是一个循序渐进的过程,利用时间序列分析的方法来预测边坡未来变形,有利于实现边坡的稳定性评价。相比于传统的时间序列分析方法,多簇回声状态网络(MCESN)采用动态储备池将输入信号转换为高维状态向量,选择一组最优的状态向量来表示与任务相关的输入动态。为了验证模型的有效性,采用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)、回归支持向量机(SVM)、长短期记忆网络(LSTM)和传统的回声状态网络(ESN)以及MCESN对三峡船闸高边坡位移进行建模与分析,通过对比均方根误差(RMSE)和复相关系数,发现MCESN的预测精度和模型泛化能力更好。结果表明,MCESN在边坡变形预测具有良好的应用前景。  相似文献   
22.
提取冲击特征是实现轴承、齿轮故障识别的关键,但是容易受到噪声和其他无关成分的干扰。区别于经典的时频分析方法如短时傅里叶变换和同步压缩小波变换,提出基于频域窗函数的短时傅里叶变换法。利用最大相关峭度反卷积的方法对振动信号进行滤波,使信号的质量得到提高;通过频域窗函数,实现二维时频平面中时间的精准定位和冲击特征的准确识别,进一步锐化了复杂多组分信号的时频脊线。利用所提方法对数值仿真信号和实际轴承故障信号进行分析,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
23.
提出了一种新的基于L?wner矩阵的改进张量分解算法。张量作为高维数据的最自然的表示形式,能够最大程度地保留数据的内在结构特性,通过张量分解算法来识别信号中的有效成分并将其储存在低秩的子张量空间中。利用L?wner矩阵来实现一维信号向高维张量的表征,并通过L?wner矩阵的特性来确定张量分解的秩,接着由迭代的最小二乘法对张量进行分解,最后从分解的子张量中提取有用的信息。为了验证提出方法的有效性,分别通过数值仿真实验和实测的轴承外圈故障信号进行分析,结果提出的方法成功地提取了故障特征信息。  相似文献   
24.
针对滚动轴承故障信号冲击成分能量往往较低,故障特征频率难以提取以及最大相关峭度反褶积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)降噪效果受限于滤波器L和位移数M等问题,提出了一种自适应最大相关峭度反褶积和自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filter,ALIF)的滚动轴承故障特征提取方法。以排列熵为标准,应用步长搜寻法确定最佳的MCKD滤波器的长度和位移数,对采集的振动信号进行降噪预处理,突出被噪声所淹没的故障冲击;然后应用ALIF算法对降噪后的信号自适应分解为一组固有模态函数(IMF)分量,利用最大峭度准则选取包含故障信息量最大的分量,即敏感分量;最后对敏感分量进行包络谱分析,提取故障特征频率。仿真和试验分析结果证明了该方法的有效性和准确性。  相似文献   
25.
制动器是保证电梯安全运行的重要安全部件,以抱闸式制动器为研究对象,研究电梯在不同工况下,制动器所受的热应力影响.首先对制动器进行参数计算分析,确定仿真时载荷的加载位置与大小;然后应用SolidWorks软件建立制动器的简化三维模型,并应用Abaqus软件对该三维模型进行热力学仿真分析,计算制动时闸瓦与制动轮间的受力以及...  相似文献   
26.
基于某炼钢厂CSP生产线摆剪减速器轴承使用寿命短这一事实,分析得出轴承结构形式可能是使轴承失效的主要原因。采用有限元仿真技术,分析得出三种结构形式圆柱滚子轴承在剪切带钢时的接触应力以及轴承自身温度载荷作用下产生的接触应力。结果表明,该摆剪减速器轴承内圈与滚柱之间最大接触应力与其材料屈服极限相近,验证了轴承结构是使轴承产生破坏的主要原因,同时对比发现滚柱数目对接触应力有较大影响。该炼钢厂将轴承更换为具有相同安装尺寸的不同结构形式轴承后,失效事故不再发生。在轴承选型时不仅应当考虑外载荷和工作温度对轴承套圈接触应力作用,而且应考虑滚子数量不同对轴承套圈接触应力的影响。  相似文献   
27.
针对高速电梯钢丝绳动态特性无法有效检测的问题,设计一种基于机器视觉技术的高速电梯钢丝绳动态性能检测方法。在分析现有检测技术不足的基础上,结合高速电梯悬挂系统动态理论分析,建立基于运动弹性动力学的悬挂系统动力学模型,运用图像处理技术和算法分析得到钢丝绳的振幅、频率及张力等。根据高速电梯钢丝绳悬挂系统的运行特点,设计由中央处理机构、图像采集机构、检测机构、辅助元件等4部分组成的检测仪,研制形成样机并进行试验验证。研究结果表明:检测仪检测精度误差在5%以内,满足相应使用要求。  相似文献   
28.
文中以高速电梯轿厢为研究对象,基于纳维-斯托克斯理论和Fluent流体动力学软件,研究电梯在匀速运行过程中轿厢内部气压的变化规律.首先利用Solidworks软件建立电梯井道及轿厢的简化三维模型;然后根据电梯井道的参数设置,确定电梯运行时的外部环境,并用Fluent对该三维模型进行流体仿真,计算分析了高速电梯在匀速运行...  相似文献   
29.
针对传统的滚动轴承剩余使用寿命预测精度低、计算效率低等问题,提出了一种基于改进Informer深度学习模型结构的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。为解决现有Informer模型中的self-attention结构存在内存占用高、计算复杂度高等问题,提出CSPA结构对输入数据进行处理,大幅度减少内存占用,提升计算效率的同时提高计算精度。因此,将CSPA替换原Informer模型中的self-attention结构,提出了基于CSPA-Informer的滚动轴承剩余寿命预测方法。输入数据分为两个通道进行特征提取和线性投影,并通过解码器快速生成预测序列。将CSPA-Informer与其他预测模型在公开数据集上的预测结果进行对比,其MAE、MSE和RMSE分别提升了21%、32%和17%以上,验证了该方法在滚动轴承剩余寿命预测方面的有效性。  相似文献   
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