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针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解(ISSD)结合奇异值分解(SVD)的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解(SSD)算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。 相似文献
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赵巍伟 《中国新技术新产品》2019,(5)
由于我厂城市电厂的属性,为了避免机力塔飘出的白雾对城市景观的影响,也为了消除周围居民对白雾的误解,需要在机力通风冷却塔上加装消雾装置。但消雾装置的投入在一定程度上影响了机组的经济性。为了分析消雾装置对机组效能的影响,该文先利用理论定性的分析消雾装置的投入对机组能效影响原因,再采用试验的方式,对比消雾装置投退前后对机组能效的影响程度。为我厂今后在环保和经济之间做好权衡,根据实际需要投退消雾装置做出了理论基础。 相似文献
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为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态,本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统,系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号,转换为数字信号,经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量,由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别,当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音,唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态,识别率达90.8%,可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。 相似文献
37.
利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。 相似文献
38.
大岗山面板堆石坝方案的面板堆石坝高205m,按规范插值估计其坝顶加速度放大系数iα为1.85,然而已计算的结果是iα小于0.9。本文作了iα对堆石料动模量参数n、阻尼参数和输入地震动的敏感性分析,发现iα对动参数n、阻尼参数最为敏感,大岗山的堆石动参数n、阻尼参数、地震波形、输入地震动峰值都使iα较一般情况小。计算还表明,iα反应最大处在下游坝坡偏下部,对下游坝坡堆石块粒需采取有效的防滚滑措施。 相似文献
39.
Yetta 《激光与光电子学进展》2006,43(10):8-8
美伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)因其开发一种高平均功率的波长转换器而获得了“R&D100”奖项。
照片显示了一个固定在光学支架上的YCOB晶体盘。不可见红外光从右边进入并通过YCOB晶体。红外光经频率变换到可见光(绿光)、二次谐波或绿光出现在YCOB晶体盘左边。 相似文献
40.
张志军 《激光与光电子学进展》2006,43(6):73-73
在美国西部光电博览会高功率二极管激光器会议上,美国的Alfalight公司公布了25℃,22W,970nm连续输出的单发激光二极管。该公司同时报道了他们在美国国防部高级计划研究署(DARPA)超高效率二极管发射源计划中的功率转换效率(PCE)为80%的目标计划进展。他们的最新结果是,带1mm长腔的占空比为20%的半导体条在25℃时的功率转换效率达到71%。 相似文献