排序方式: 共有32条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
针对实值阴性选择(RNS)算法的检测器尺寸不能自适应变化的问题,提出基于变检测半径的RNS算法(V detector)的轴承故障诊断方法.将计算轴承振动信号局域波分解后各基本模式分量的关联维数作为特征向量,并根据故障模式将其划分为多个自体样本集,采用V detector算法训练多个检测器集,用其对轴承故障进行诊断.结果表明:自体半径过小则误诊率高,自体半径过大则检测器灵敏度低,这都将导致准确率减小;覆盖率越高,则准确率越高、计算花费越大,当覆盖率≥95%时,覆盖率对准确率的影响远小于其对计算花费的影响;相对于基于RNS的诊断方法,V detector算法具有同样高的准确率,且计算花费显著减小、稳定性更高,可有效地识别轴承故障. 相似文献
2.
3.
4.
文中针对滚动轴承振动信号的强噪声背景以及故障样本不易大量获取的问题,提出了一种基于形态非抽样小波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断方法。形态非抽样小波克服了传统形态小波由于采用抽样方式分解而造成的信息丢失问题,具有良好的特征提取和抗噪性能。灰色关联度分析方法对小样本模式识别问题具有良好的分类效果,适用于滚动轴承的故障模式识别。文中首先利用差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,提出一种多尺度形态非抽样小波方法提取滚动轴承故障特征,然后将形态非抽样小波分解后近似信号的归一化特征能量作为特征向量,最后通过比较待识别样本与标准故障模式的灰色关联度来对故障模式进行分类。实例表明该方法可取得良好的效果。 相似文献
5.
本文研究了黄麻、亚麻、剑麻三种不同天然纤维增强复合材料的热降解性能及耐火阻抗,复合材料所用基体为Modar(丙烯酸改性不饱和聚酯),同时分析了材料发烟问题、生态复合材料的抗热降解性能.由于亚麻纤维具有低木质素含量,因此它在所研究的三种天然纤维当中展现了最优良的耐温阻抗.由于亚麻纤维点燃时间长、到达闪燃前时间较长,最适合做增强体.而黄麻纤维耐火时间较短、燃烧快速但发烟量最低.黄麻纤维燃烧后发烟量低是一个很重要的优点,因为这能够使火灾的主要危险降低. 相似文献
6.
n型纳米非对称双栅隧穿场效应晶体管(DG-TFET)速度快、功耗低,在高速低功耗领域具有很好的应用前景,但其阈值电压的表征及其模型与常规MOSFET不同.在深入研究n型纳米非对称DG-TFET的阈值特性基础上,通过求解器件不同区域电场、电势的方法,建立了n型纳米非对称DG-TFET器件阈值电压数值模型,探讨了器件材料物理参数以及漏源电压对阈值电压的影响,通过与Silvaco Atlas的仿真结果比较,验证了模型的正确性.研究表明,n型纳米非对称DG-TFET的阈值电压分别随着栅介质层介电常数的增加、硅层厚度的减薄以及源漏电压的减小而减小,而栅长对其阈值电压的影响有限.该研究对纳米非对称DG-TFET的设计、仿真及制造有一定的参考价值. 相似文献
7.
8.
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种改进EMD与形态滤波相结合的齿轮故障特征提取新方法。首先采用开-闭、闭-开级联而成的组合形态滤波器对原始故障信号进行消噪处理,然后通过EMD方法将包含在齿轮故障信号中的各个频率族信号分离,再采用互信息方法消除传统EMD分解结果中包含的虚假分量,最后利用分解得到的各阶固有模态函数为单一分量调制信号的特点,通过差值形态滤波的方式对分量信号进行解调以提取故障特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明:该方法可有效的提取齿轮故障特征信息并抑制噪声,而且能够取得比传统包络解调分析更好的效果。 相似文献
9.
碰撞电离晶体管(IMOS)在高速、低功耗领域具有很好的应用前景。以优化传统IMOS的工作电压为目的,介绍了一种基于绝缘体上Ge的碰撞电离晶体管(GOI IMOS),利用Synopsys公司的ISE_TCAD对GOI IMOS的性能进行仿真分析与验证。结果表明,GOI IMOS相比于传统的绝缘体上Si的碰撞电离晶体管(SOI IMOS)可在更低的源漏偏压下工作,同时该器件能够实现大的开态电流与陡峭的亚阈值摆幅;另外,GOI IMOS的源漏偏压和栅长均对该器件阈值电压有较大的影响,p型GOI IMOS阈值电压的绝对值随着源漏电压和栅长的增大而减小。以上工作可为IMOS的设计、仿真、制备提供一定的理论指导。 相似文献
10.
提出了采用灰色模型对生物降解复合材料的降解性能进行预测的基本方法,利用实测的降解率序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测复合材料降解率,并对各模型的预测结果进行比较.结果表明,将残差GM(1,1)模型和等维新息CM(1,1)模型结合使用可使预测效果更好. 相似文献