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为解决真实工况下大型回转支承振动信号背景噪声大、常用故障诊断方法难以适用的问题,提出了一种基于圆域分析的振动信号处理方法。将时域信号进行圆域转换,并按一定角度将转换后的圆域信号划分成多个区域;判断各区域信号邻域相关离散点拟合椭圆的倾角方向,得到回转支承整圈对应的多个异常向量;以异常向量的平均向量作为圆域分析的特征向量,分析其均值、方差、歪度和峭度指标的变化情况,实现回转支承的故障诊断。对某型号回转支承进行了加速寿命试验,结果表明,该方法能够有效诊断出回转支承滚道的区域滑移、点蚀等初期故障,相比常见的时域特征、小波分析等方法准确度更高,故障可识别度更强,因此可以用于实际工况下回转支承的故障诊断。 相似文献
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将Struts、spring喀和Hibernate架构技术应用于地铁车体设计平台系统开发,按照MVC设计模式将系统分成表示层、持久层、业务层和域模块等四部分,提高了系统的开发效率、可维护性和健壮性.配置了truts、Spring和Hibernate的相关文件.平台可支持结构化查询、参数化查询、可视化查询和协同设计.运用面向对象的思想和Java语言发布了一个地铁车体设计平台.实际应用表明,该系统能有效地应用于车体开发中的产品数据管理. 相似文献
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游隙对转盘轴承的承载能力、回转灵敏性、寿命、振动特性等具有重要的影响,目前通行控制游隙的方法是在装配时选配合适尺寸的滚珠,通过多次装拆、选配直至测量轴向游隙达到要求,工作量大、效率低、精度差。文章提出一种基于光栅的四点角接触转盘轴承径向游隙测量方法,并根据此径向游隙和滚珠与滚道接触的几何学关系推导出一定游隙下滚珠直径的预测公式。该方法特别对于游隙控制精度要求较高的风电转盘轴承的装配具有重要意义。 相似文献
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针对风电齿轮箱实验样本较少,以及振动信号具有非平稳、非线性的特点,提出了基于完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-高效快速独立分量分析(EFICA)的去噪方法。首先应用CEEMDAN与峭度-相关系数准则完成信号重构,对重构信号和原信号进行EFICA分离来获得去噪信号;然后提取去噪信号的时域特征、频域特征构建特征向量,使用核主分量分析(KPCA)对向量降维处理实现特征信息融合;最后采用复合神经网络对信号特征集进行分类完成故障诊断。通过实验数据对比,证明了该方法消噪效果更好且复合神经网络的诊断准确率最高,所提方法具有可行性和优越性。 相似文献
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