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基于EMD降噪的递归图分析方法在齿轮故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为从齿轮振动信号中提取包含故障信息的特征量,提出了一种基于经验模态分解(EMD)降噪的递归图分析方法。该方法用EMD方法将振动信号分解为有限个固有模式函数(IMF)分量,选取包含故障信息的IMF分量建立递归图,从递归图中提取特征向量,运用高斯混合模型进行模式识别。将该方法运用于故障齿轮振动信号的识别,结果表明该方法具有较高的识别率,对齿轮故障能够有效地进行分类与诊断。 相似文献
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以林下参根为试验对象,利用醇提法和超声波辅助优化提取人参皂苷,大孔吸附树脂纯化,紫外分光光度法测定有效物质含量,进而通过响应面优化设计组方,高效液相色谱法进行定性定量鉴定。结果表明,对人参皂苷提取量的影响顺序为乙醇浓度料液比超声时间。提取林下参根中的人参皂苷最优条件为:乙醇浓度为65%,料液比为1∶20(g/mL),超声时间为30 min,该条件下所得样品,通过高效液相色谱(high performance liquid chromatography,HPLC)图出峰时间可知样品中确实存在人参皂苷Ro和Rd,对比可得样品中人参皂苷Ro的提取率为74.6%,人参皂苷Rd的提取率为87.1%。 相似文献