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针对轴系回转过程中动不平衡引起的位移误差信号含噪问题,提出自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)—小波阈值去噪的轴系轮廓重构模型。采用CEEMDAN对位移信号进行分解得到各阶本证模态函数(IMF),采用相关性分析提取含噪的IMF分量,并对其进行小波阈值去噪,与经验模态分析EMD—小波阈值去噪方法进行比较,最后将提纯后的信号进行重构。模拟仿真表明,去噪后的信号不仅保持了原有信号的特征,并且有效去除了噪声。将去噪后的信号输入到重构轮廓模型进行试验,结果表明,去噪后分离的单个截面回转误差准确度提高了0.05μm,圆度误差准确度提高了0.0703μm。 相似文献
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采用ZDPM中浓盘磨机,在(6~13)%浓度下进行了0MG浆中浓磨浆生产试验,并与低浓盘磨机在磨浆质量及磨浆能耗方面进行了对比分析。结果表明,中浓磨浆方式与低浓磨浆方式相比:中浓磨浆方式打浆度上升幅度小,纤维切断少,可以较好的保留纤维的长度,纤维分丝帚化性能好;随着磨浆浓度升高,成纸的抗张指数、撕裂指数及耐破指数快速上升,在10%浓度时达到顶点,之后开始下降,表明ZDPM中浓盘磨机本次生产试验所用浆料的最佳磨浆浓度为10%,此浓度下成纸物理性能提升显著;本次试验亦表明:中浓磨浆单位能耗低,在10%磨浆浓度下较之对比的低浓磨可降低近50%。 相似文献
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