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水力发电机组状态监测系统与诊断方法研究 总被引:4,自引:4,他引:0
针对国民经济的发展对供电质量要求越来越高的现状,设计了一套在线状态监测系统对水力发电机组进行实时在线状态监测,同时研究了信号处理方法,将小波分析技术运用于机组振动信号的分析处理中,并通过实例验证了系统的可行性和适用性。 相似文献
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针对传统滚动轴承故障诊断方法在大噪声与变载荷环境下诊断困难的问题。基于混沌理论,通过卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)提出CCNN(Chaotic CNN)-BiLSTM智能故障诊断方法。采用相空间重构法将一维时间序列转化为二维混沌序列,学习并提取混沌序列中有效非线性信息,并输入Softmax层中完成分类。结果表明,较之现有方法,所提CCNN-BiLSTM方法在变载荷和大噪声(信噪比为-8 dB)环境下的准确率分别至少高出3.76%与5.21%,表明该方法具有良好的鲁棒性和泛化性能。 相似文献
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针对某铁矿石铁含量较低、铁矿物嵌布粒度较细的特点,进行了磨矿-1粗1精弱磁选-细筛筛分-筛下弱磁选-筛上返回再磨、磨矿-1粗1精弱磁选-精矿再磨机单独磨矿-弱磁精选-细筛筛分-筛下弱磁选-筛上返回再磨机再磨、磨矿-1粗1精弱磁选-细筛筛分-筛上单独再磨-返回细筛筛分-筛下弱磁选3种流程的磨选工艺条件试验,并对细筛工艺进行了优化。试验结果表明:采用磨矿-1粗1精弱磁选-细筛筛分-筛上单独再磨-返回细筛筛分-筛下弱磁选流程处理此矿石,可获得铁品位为68.64%、回收率为85.02%的合格铁精矿。 相似文献