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为有效诊断旋转机械故障,提出基于集合经验模态分解(EEMD)的多维特征提取故障诊断识别方法。利用EEMD将原始振动信号分解为若干个本征模态函数(IMF),分别计算原始信号和IMF分量的时域指标;将时域指标进行奇异值分解,得到奇异值特征向量,计算原始信号频率带能量比和IMF分量能量比;将IMF分量能量比、奇异值特征向量、频率带能量比组合为故障特征向量,作为神经网络的输入,对转子的工作状态进行诊断识别。结果表明:多维特征向量的识别效果优于EEMD能量特征,能更充分反映出转子的故障特征。 相似文献
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采用反向微乳法制备了Co/CexZr1-xO2-δ(x为0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5)催化剂,探究了构建的微乳液体系中不同Ce组分的质量分数对甲烷催化燃烧活性的影响。对系列催化剂进行了XRD、BET、H2-TPR、SEM等分析手段的表征及催化剂的活性测试。结果表明,在催化剂Co/Zr O2中掺杂适量的Ce增大了比表面积,促进了Co的高度分散,形成了均相的Ce-Zr-O固溶体,且Co的相关物种也进入固溶体内部,形成了Co-Ce-Zr-O三元混合固溶体。Ce的掺杂显著降低了Co/Zr O2催化剂的起燃温度,且甲烷的转化率随Ce掺杂质量分数的增加呈现先升高后降低的趋势;存在最佳掺杂量(x=0.3),此时催化剂Co/Ce0.3Zr0.7O2-δ具有最高的催化活性,起燃温度(T10%)为340℃,完全转化温度(T90%)为500℃。 相似文献
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