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1.
2.
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。 相似文献
3.
采用等离子弧熔炼和真空感应重熔的方法制备了Ni-32%Cu合金坯锭,经热锻、热轧及退火得到实验用合金,将其置于350℃下保温0、1.5和4.0h获得了3种不同调幅分解程度的Ni-32%Cu合金.这些合金经过总变形量为98%的冷轧后,采用X射线四环衍射仪,研究了调幅分解程度对Ni-32%Cu合金形变织构的影响.结果 表明:Ni-32%Cu合金在350℃保温时发生了调幅分解,且随着保温时间的延长,合金的调幅分解程度增大.随着调幅分解程度的增加,Ni-32%Cu合金形变织构中S取向和C取向份额呈下降趋势,B取向份额呈上升趋势.这主要是因为调幅组织在形变时,只有少数的滑移系开动,促进了平面滑移,抑制了交滑移的进行;随着调幅分解程度的增加,调幅相所占比例增加,调幅相的存在对位错有钉扎作用,使得位错的可动性下降. 相似文献
4.
超高效混叠采集技术可实现多组震源同时激发产生地震波场,大幅度提高采集效率,但往往会导致相邻震源之间产生波场交叉而相互干涉,显著降低地震数据的信噪比。为此,提出一种基于奇异值分解(SVD)约束迭代反演的混叠噪声压制方法。首先以选定区域的混叠噪声奇异值对混叠数据的奇异值向量进行约束,然后利用迭代反演的策略逐步更新混叠数据的奇异值向量,最终在共炮检距域或动校正后的共中心点域实现混叠噪声与有效信号的分离。数据测试结果表明,该方法可在压制混叠噪声的同时,充分地保护有效信号。 相似文献
5.
为解决不同驾驶风格的类人驾驶轨迹生成问题,以包含同类型多重示范的真实行车轨迹数据集为依托,提出一种基于驾驶风格参量提取的运动基元表征及基元序列生成方法。单一运动基元以改进的动态运动基元方法进行表征,并引入奇异值分解实现同类型轨迹集合中主要形状表征参量与驾驶风格参量的分离;基元序列则是在关联各独立表征参量的基础上,利用准均匀B样条 曲线进行序列拟合。结果表明:单一运动基元表征方法在保证轨迹表征精度的同时,扩展了基元依据驾驶风格的泛化调整能力;基元序列生成方法既实现了对目标点航向和位置的钳位,又保证了各独立基元之间的平滑过渡。 相似文献
6.
针对配电网发生单相接地故障且分布式电源(distributed generations, DGs)大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量不明显、故障特征弱等特点,提出一种基于改进局部均值分解(improved local mean decomposition, ILMD)和能量相对熵的主动配电网故障定位方法。首先,利用镜像延拓将信号在两端延拓,消除LMD存在的端点效应,同时,在信号中加入自适应噪声,克服LMD存在的模态混叠问题,对各区段暂态零序电流进行ILMD分解;然后对分解后所有乘积函数(product function, PF)的能量相对熵进行计算,所有PF分量的相对能量熵之和即为区段间的相对能量熵,通过所设置的定位判据,对故障区段进行判断。仿真结果表明,所提算法在10 kV小电流接地系统和改进的IEEE33节点系统中,在不同的仿真条件下故障定位结果准确率高,验证了所提方法的准确性。 相似文献
7.
针对小电流接地系统故障选线,采用Hilbert-Huang变换和Hausdorff距离获得暂态零序电流的时频矩阵相似度作为故障选线判据.首先采用Hilbert-Huang变换建立每条出线的暂态零序电流时频矩阵,再将该时频矩阵经奇异值分解后,采用加权Hausdorff距离算法计算每条出线的暂态零序电流时频矩阵之间的相似度,据此故障特征进行故障线路筛选.采用仿真软件对不同故障条件分别进行仿真,结果表明该方法不受配电网故障初相角、故障点位置和故障点的接地电阻等内外因素的干扰,具有准确性高、对噪声不敏感、数据窗短和对采样频率要求不高等优点. 相似文献
8.
水泥窑协同处置危险废物对水泥熟料的生产影响较大。本文针对一次典型的工艺事故,从原燃材料、物料特性、危险废物种类等方面展开分析找到了窑内结厚窑皮的原因,并采取针对性措施,解决了结圈问题。 相似文献
9.
针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后,开发了一种基于Teager能量峭度(TEK)的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度(FK)和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。 相似文献
10.
针对航天密封圈表面缺陷人工检测效率低、传统图像处理检测算法通用性差的问题,提出了两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。首先,针对缺陷大部分为小目标的特点,选取对小目标较敏感的RetinaNet网络作为检测算法的基本架构,通过在RetinaNet网络中引入轻量级网络MoGaA构建出MoGaA-RetinaNet算法。然后,为了提高检测精度,在MoGaA-RetinaNet基础上,用分解卷积模块代替MoGaA骨干网络中的深度卷积构建了newMoGaA骨干网络,设计出newMoGaA-RetinaNet算法。最后,在测试集上的实验结果表明,MoGaA-RetinaNet算法比RetinaNet算法检测速度更快,但检测准确率略低;而newMoGaA-RetinaNet算法实现了检测精度与检测速度的良好平衡,比RetinaNet算法准确率提升4.5%,达到92%,检测速度提升55%,达到31 frame/s,网络参数量减少50%。所设计的newMoGaA-RetinaNet算法可以实现密封圈表面缺陷的快速准确检测。 相似文献