【摘 要】
：
针对旋转机械中滚动轴承振动信号的非平稳特性和故障信号特征的微弱性,提出一种改进的自适应白噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合轴承信号能量特征的故障特征提取方法,与鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量机(SVM)模型来实现故障模式识别。结果表明,该方法不但克服了EEMD分解效率低和模态混叠问题,而且有效地提高支持向量机的分类精度,获得了更高的故障诊断准确率。
论文部分内容阅读
针对旋转机械中滚动轴承振动信号的非平稳特性和故障信号特征的微弱性,提出一种改进的自适应白噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合轴承信号能量特征的故障特征提取方法,与鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量机(SVM)模型来实现故障模式识别。结果表明,该方法不但克服了EEMD分解效率低和模态混叠问题,而且有效地提高支持向量机的分类精度,获得了更高的故障诊断准确率。
其他文献
云母石英质玉为新近出现的一种玉石,其商贸名称为“草莓晶”。针对该玉石检测与研究过程中出现的问题,采用显微激光拉曼光谱仪、傅里叶变换显微红外光谱仪、X射线能谱仪等分析测试方法,重点就云母石英质玉的宝石矿物学、振动光谱及其致色机理等特征进行了研究。结果表明,云母石英质玉主要由显晶质石英集合体组成,次要(致色)矿物为含锰铁白云母,具典型的鳞片粒状结构,其紫红色调的形成与其次要矿物含锰铁白云母中Mn2+的外层d电子6A1→4T
如今,微信已经成为非常流行的一种社交软件,在初中生群体中也是非常受欢迎的,这也可以作为班主任进行德育教育的平台,促进了教育模式的转变,通过微信教师可以更快地了解学生
打通BIM技术在桥梁全生命周期的应用,填补现行BIM软件在正向设计上的空白,是推动桥梁工程信息化、智慧化不可或缺的环节.本研究针对常规桥梁设计人员的设计习惯和设计流程,基于WPF框架,结合BIM核心建模软件Revit二次开发技术,开发了一款常规桥梁正向设计辅助系统.实现了桥梁与路线、地质等专业的数据交互,让设计更具有合理性;实现了桥梁BIM三维模型快速创建、实时查看、实时修改,为方案优化提供便利.研究表明,该系统结合了传统设计和BIM软件的优势,对推动桥梁三维设计有一定的积极意义.
从泰国一宝石处理商处获得一批未经热处理和热处理的缅甸红宝石,对其基本宝石学特征、化学成分、红外光谱及紫外-可见吸收光谱进行测试分析,以期获得经热处理后的红宝石的特征,并与未经热处理的缅甸红宝石相区别。测试结果表明:热处理红宝石内有大量的次生熔体包裹体,而未经热处理红宝石内仅观察到矿物晶体包裹体以及流体包裹体;在化学成分上,热处理红宝石中的Ti元素平均含量较高,Fe元素平均含量较低,相比于未经热处理红宝石分别高了约1000×10-6以及低了约100×10-6;未经
利用USB-6009数据采集卡、LabVIEW编程工具和Mysql数据库设计出数据采集系统,由NextBoard信号源发出信号,利用LabVIEW的IDAQ模块完成双通道的数字系统采集。通过TCP模块完成信号传递,利用标示符来确定双通道信号的归属,数字信号采用PXI-6221数据采集卡通用I/O口作为信号源,服务端采集到信号并进行2ASK调制后再发送,客户端在接收到信号后进行解调,实现多信号传递功能。经测试系统可行,能够完成单机采集多机共享的功能。
铝硼锆钙石属于一种极为稀有的宝石品种,其宝石学特征的研究报道较少。为丰富相关宝石学数据,为类似的稀有宝石品种检测提供思路,并提高检测效率,对样品进行常规宝石学测试,并运用红外光谱、拉曼光谱、EDS能谱及光致发光光谱技术进行了测试与分析。结果表明,铝硼锆钙石折射率值超出折射仪测量范围,二色性明显,可见典型吸收光谱,紫外灯长波下惰性,紫外灯短波下呈中-强黄绿色荧光,放大可见明显刻面棱重影、裂隙、矿物及流体包裹体,密度为3.89±0.02 g/cm3,摩氏硬度为7~8,贝壳状断口;红外光谱
运用基于id=0的矢量控制策略对永磁同步电机的模型进行了分析。针对电机转动惯量不易测量的问题,将惯量辨识问题转化为启发式寻优问题,提出了一种利用罚函数改进的粒子群算法进行转动惯量辨识,得到了电机转动惯量的最优近似值,并通过Matlab仿真环境得到辨识算法的实验结果。
初一初二的同学由于其心理年龄小、心理发育不完善,在学校长期处于封闭状态.对于外部世界和社会中的各种事物都知之甚少,道德建设和法治建设也十分薄弱.而同时,道德与法治教
混凝土广泛应用于核工程等基础建设领域,在其浇筑和凝固过程中,会在其内部产生类似币形或圆形等初始缺陷,实际上可通过改变椭球形的长、短轴来表征这些初始缺陷.为研究初始缺陷对混凝土拉伸力学性能及裂纹扩展的影响,本研究在混凝土试件中心处预置一个椭球形缺陷,采用劈拉试验获得拉伸强度,结合高速摄像机和引伸计采集裂纹的扩展过程.完整混凝土试件的拉伸强度为3.24 MPa,三类内置椭球形缺陷混凝土试件的拉伸强度分别为2.99 MPa、2.92 MPa和2.79 MPa.结果表明,混凝土的拉伸强度随着椭球形缺陷的增大而降低
在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b是两个关键的参数,其对模型的预测精度有较大的影响.在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种基于动态自适应粒子群算法的灰色GM融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提下,使用改进的粒子群优化算法来求解模型的相关参数.实例分析表明:与传统的GM(1,1)模型相比,动态自适应粒子群优化算法与GM融合模型的预测精度在传统GM模型误差较大的情况下也能得到较好的预测效果,在适用性上比传统模型更具优势.