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为了研究弧形闸门支臂的振动问题,采用混沌理论对时间序列进行处理,确定延迟时间τ、嵌入维数m进行相空间重构,并计算时间序列的混沌特征值,进而研究弧形闸门在启闭过程中振动的复杂性。以某水电站弧形闸门支臂振动为研究对象,根据支臂振动加速度原型观测资料,分析不同开度的振动情况,发现启门振动的复杂程度高于闭门工况,小开度的振动复杂程度更高,且支臂振动的复杂程度为与面板连接位置最大,与闸墩连接位置最小,中间位置介于前两者之间。为弧形闸门短期振动预测提供了支持。 相似文献
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在传统滚动轴承故障诊断中,绝大多数方法采用了从振动信号提取特征的诊断模式,但是这种模式必然会使原始信号降维进而导致故障信息的丢失。卷积神经网络(CNN)通过权重共享和稀疏连接直接对原始信号进行操作,实现自适应特征提取,最大化保留故障信息。受CNN原理启发,开发出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断框架,称之为混合时间序列CNN(HTS-CNN)。首先,利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目;其次,通过对时间序列片段进行随机组合的方式,使模型能够提取非相邻信号特征;最后,利用Softmax激活函数在模型输出端执行多分类任务。通过对凯斯西储大学及CUT-2平台轴承数据进行分析,实验结果表明:该方法能够准确、有效的对滚动轴承故障进行分类。 相似文献
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《现代仪器》2018,(2)
目的:探讨弥散加权成像(DWI)及磁敏感加权成像(SWI)序列在脑内经典型海绵状血管瘤(ICA)中的诊断价值。方法:12例经典型ICA患者均行MRI常规序列及SWI扫描,分析MRI各序列对ICA的检出情况。结果 :ICA在MRI多呈"爆米花样"或"桑葚状",T1WI多为等高信号或高低混杂信号,T2WI及FLAIR序列高信号为主,周围多为低信号的"铁环征"包绕,DWI多为低信号(部分内部可见少许高信号),ADC多为高信号,周围少许高信号环绕,SWI均呈低信号。SWI序列检出12例19个病灶,DWI及ADC检出12例16个病灶,T2WI检出10例13个病灶,FLAIR检出9例12个病灶,T1WI检出7例9个病灶。SWI序列显示病灶范围平均为(2.653±3.920)cm2,DWI为(2.511±4.053)cm2,均大于常规序列平均的(1.992±2.161)cm2。结论 :DWI及SWI序列尤其是SWI序列对经典型ICA检出率高,值得应用。 相似文献
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