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1.
针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法。首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标。三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道。 相似文献
2.
3.
为了提高渐开线齿廓谐波齿轮的啮合性能,利用柔轮装配变形的包络精确算法获得了设计截面内共轭齿廓离散点,基于渐开线特征对共轭齿廓离散点拟合,得出刚轮渐开线齿廓.考虑柔轮锥度变形的影响,建立了侧隙优化控制模型,对不同径向位移下柔轮截面的变位系数进行了优化.部分柔轮截面在减小齿廓工作段高的基础上再选择合理变位系数,设计出满足空间啮合要求的渐开线齿廓谐波齿轮,并通过运动仿真分析对设计结果进行了验证.结果表明,相对于设计截面,最大径向位移增大的截面通过减小变位系数可避免干涉,最大径向位移减小的截面通过增大变位系数可获得良好啮合性能;变位系数调整量与该截面至设计截面间的距离成近似线性关系.对最大径向位移减小幅度较大而引起干涉的柔轮后端截面,需减小柔轮齿高并合理改变变位系数,才可获得良好的啮合性能.相比平面齿廓,所设计的空间齿廓能增大啮合区间和齿廓接触面积,较大幅度提升传动性能. 相似文献
4.
为了解决高精度的直线时栅位移传感器依赖空间超精密刻线和刻线不均匀等问题,提出一种采用多参数协同调制的新型直线时栅位移传感器。该传感器通过在PCB基板上布置阵列的激励线圈和特定形状的感应线圈,通过调制感应的面积和线圈的参数,感应出电行波信号,经过整形后用高频时钟脉冲插补得到位移量。通过仿真分析设计与样机实验,得出实验结果表明,在不改变空间极距的情况下,使得分辨力在信号源头上提高1倍且有±68μm的测量精度。 相似文献
5.
基于叶尖定时原理和单自由度振动理论,利用全相位FFT(apFFT)和最小二乘法建立了叶片异步振动参数辨识算法,通过数值仿真验证了参数辨识算法的正确性,给出了传感器布置合理性的检验参数及经验值.采用高压氮气冲击叶片使叶片产生某一单频绝对占有的振动,在风扇转子试验器上开展了1 971 r/min、2 326 r/min两个异步转速下的振动参数辨识试验.结果表明:辨识方法均能准确辨识出叶片异步振动,且获得的不同叶片的振动频率完全相同;以叶片应变信号为基准,振动频率辨识误差最大为1.12%,频率辨识准确率高,验证了异步振动参数辨识方法的正确性. 相似文献
6.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
7.
明确生理信号与情绪的关联度对提高情绪识别正确率起重要作用,然而目前关于两者的关联度研究成果比较少。为研究生理信号与情绪的关联度,采用德国Augsburg大学生理信号数据库的数据,基于灰色关联法研究喜、怒、哀情绪与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联度,在此基础上,根据关联度结果采用CHAID决策树和SVM分类法进行情绪识别与分析。研究结果表明:(1)喜、怒、哀3种情绪与呼吸信号关联度最高,与皮肤电导关联度次之,与心电关联度最低;(2)基于CHAID决策树和SVM对3种情绪下的3种生理信号进行情绪识别,验证了喜、怒、哀与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联程度。 相似文献
8.
长期以来顶板灾害在我国煤矿灾害事故中发生起数和死亡人数始终占据首位,是困扰煤矿安全生产的主要难题。笔者开展了顶板岩性、矿压显现特征和顶板灾害案例统计分析,结果表明:我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架3种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及致灾原因:片帮冒顶多发生于松软煤岩体,采煤方法不合理及管理不当的工作面;顶板大面积突然垮落一般为坚硬顶板大面积悬顶、瞬时垮落所致;大面积切顶压架主要发生在薄基岩浅埋深工作面或顶板累积下沉量大引起顶板在煤壁处断裂的工作面。针对我国顶板灾害监测与防治,建立了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构,即采用微震监测系统监测远场顶板活动,采用矿压监测系统监测近场顶板运动,采用三维激光扫描技术监测煤壁片帮时空演化,通过监测数据系统分析,动态掌握采场围岩的活动规律和支架工况,实现顶板灾害监测预警。提出了工作面开采全过程的顶板灾害综合防治技术体系,在工作面开采前确定合理采煤方法,合理工作面布置方式,科学开采参数及优化设备选型配套,这是防治顶板灾害的核心技术;在开采过程中保持支架良好的工况辅以顶板弱化技术,进而实现工作面顶板灾害防治。 相似文献
9.
利用GPS设备对西安城市公交典型线路的行驶工况数据进行实时采集,用聚类分析法和多目标优化法构建出瞬态工况和模态工况。基于已构建工况,通过分析实际道路需求功率和样车参数,完成电机和电池选型,并合理匹配出电机、电池和传动系参数。以传动系参数为优化变量,整车经济性为优化目标建立数学模型,运用模拟退火粒子群优化算法对传动系速比进行优化计算。运用CRUISE软件建立整车仿真模型,设计动力性和经济性计算任务进行仿真分析。仿真结果表明优化前后车辆动力性均满足设计要求,优化后循环工况下续驶里程增加了1.71 km。 相似文献
10.