【摘 要】
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在实际的工业环境中,齿轮箱由于工作强度高且工作环境恶劣,在使用过程中容易发生故障。对齿轮箱的振动信号进行分析是一种实用且有效的检测故障的方法。但使用传感器采集到的振动信号不仅包含齿轮、轴承等关键部件的耦合振动信息,还包含背景噪声及其它干扰信息。尤其是齿轮箱同时发生多种故障时,对齿轮箱故障的检测与诊断更为困难。本文针对机械设备中的多故障问题提出了基于空间时频分布(STFD)的欠定盲源分离方法,并将其
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在实际的工业环境中,齿轮箱由于工作强度高且工作环境恶劣,在使用过程中容易发生故障。对齿轮箱的振动信号进行分析是一种实用且有效的检测故障的方法。但使用传感器采集到的振动信号不仅包含齿轮、轴承等关键部件的耦合振动信息,还包含背景噪声及其它干扰信息。尤其是齿轮箱同时发生多种故障时,对齿轮箱故障的检测与诊断更为困难。本文针对机械设备中的多故障问题提出了基于空间时频分布(STFD)的欠定盲源分离方法,并将其应用于轴承的多故障诊断。具体研究内容如下:(1)首先研究了盲源分离方法的基础理论以及线性混合与卷积混合两
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滚动轴承是旋转机械的重要零部件,实现其结构健康监测对机械设备的正常运转至关重要。工业现场中,因传递路径复杂、负载变化等因素,采集的振动信号呈现强噪声干扰、非平稳的特点,如何从中准确地提取出非平稳故障特征是一个难点。针对上述问题,本文以旋转机械中的滚动轴承为研究对象,以时频分析方法为突破口,首先研究基于凸优化的低秩矩阵逼近方法,提高待分析信号时频变换矩阵的信噪比;然后针对时频平面中多组分信号脊线提取
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在药品推荐问题中,用户和药品数量众多,且用户通常出于疾病需求才会与少数药品产生交互,数据稀疏性问题严重。相关研究发现,在基础模型中融入辅助信息可以有效缓解数据稀疏性问题。 因此,本文从用户和药品的角度展开研究,克服使用稀疏的评分矩阵进行推荐时推荐结果不准确的问题,提出了两种改进的混合模型。本文的主要工作如下: (1)提出一种融合药品语义和用户行为的混合推荐算法DSUB-MF。首先使用药品分类信