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在机械信号处理中,机械振动信号大多是调制信号,而且测量信号也多是振动源信号的混合信号。提出了基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法,采用机械设备的多通道传感器观测信号进行盲源分离,得到其独立振动源信号,由源信号的上、下包络信号分别组成上、下包络矩阵并奇异值分解,上、下包络矩阵的奇异值首尾相接,组成机械设备的故障特征向量,最后引入最小二乘支持向量机分类器来识别和诊断机械设备的故障类型。液压齿轮泵的故障诊断试验表明,提取的源信号包络矩阵奇异值特征向量具有良好的聚类划分特性,而且数值稳定,最小二乘支持向量机分类器也取得了较高的故障识别率,因此,该方法是有效的,可以应用于机械设备的故障诊断实践中。 相似文献
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一、堤防灌浆主要方式 堤防灌浆主要有锥探灌浆和劈裂灌浆两种方式。锥探灌浆是上世纪70年代以前较为常用的施工方法,但其压力较小,只对被灌浆孔眼穿通的缝或洞穴等隐患起作用,对未被锥孔穿通的缝、洞和虚土层则无能为力,起不到降低堤防浸润线作用。加之过去灌入的浆料为单一的土料,灌浆体不能防止动物和生物的破坏。 相似文献
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介绍了在燃气发电厂采用冰蓄冷系统的新技术,结果表明,如果将该电厂联合循环机组的进气温度从35℃降至10℃,将产生467万元的显著经济效益。 相似文献
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柱塞泵状态发生改变时,其振动信号各频带的能量发生相应变化,利用各频带的能量特征可识别柱塞泵状态。基于此提出一种基于能量特征和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的柱塞泵状态识别方法。首先利用改进阈值的小波包降噪方法对原信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行经验模态分解(empirical modedecomposition,EMD),选取含主要状态信息的IMF(intrinsic mode functions)分量,提取能量特征作为神经网络的输入参数,识别柱塞泵的状态。同时利用小波包分析技术提取能量特征,并运用神经网络进行状态识别。应用实例表明,以EMD提取各频带能量作为特征参数的RBF神经网络状态识别方法比小波包分析提取各频带能量特征的方法具有更高的识别率,能有效地识别柱塞泵的状态。 相似文献
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