【摘 要】
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针对高压隔膜泵单向阀故障振动信号的非平稳特性,提出基于局部均值分解法(LMD)和灰色关联度理论相结合的故障诊断方法.首先,利用LMD将高压隔膜泵单向阀不同运行状态下的振动信号分解成多个乘积函数.然后,计算所有乘积函数的互相关系数,并从中选择互相关程度高的乘积函数来提取相应的特征向量.最后,引入灰色关联度理论,构建单向阀故障诊断识别模型,并与基于经验模态分解法(EMD)以及基于混合特征建模、单一特征建模得到的结果进行了对比分析.实验表明,所提出的方法可以较好地分解单向阀故障信号,并有效地识别了小样本条件下的
【机 构】
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保山学院大数据学院,云南保山678000
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针对高压隔膜泵单向阀故障振动信号的非平稳特性,提出基于局部均值分解法(LMD)和灰色关联度理论相结合的故障诊断方法.首先,利用LMD将高压隔膜泵单向阀不同运行状态下的振动信号分解成多个乘积函数.然后,计算所有乘积函数的互相关系数,并从中选择互相关程度高的乘积函数来提取相应的特征向量.最后,引入灰色关联度理论,构建单向阀故障诊断识别模型,并与基于经验模态分解法(EMD)以及基于混合特征建模、单一特征建模得到的结果进行了对比分析.实验表明,所提出的方法可以较好地分解单向阀故障信号,并有效地识别了小样本条件下的单向阀故障信号.
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为解决测量曲轴端面螺纹孔操作繁琐、精度差及效率低等问题,以型号YC4W75曲轴为例,提出1种基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法.首先,将实时采集到的图像,利用引导滤波和形态学对图像进行预处理,消除表面噪声、花纹等影响,提取曲轴端面内螺纹小径的边缘特征,然后,结合RANSAC算法,利用Pytorch创建神经网络模型,对提取圆进行拟合,获取曲轴端面内螺纹小径的大小以及圆心间的距离.通过测试结果表明,内螺纹小径的误差在0.070 mm以内,各个螺纹孔与中心孔误差在0.200mm以内,测量精度高、操作简单
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