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针对振动信号提取轴承故障特征及识别分类的研究方式,提出了一种结合EWT-多尺度模糊熵-VPMCD的方法.首先,运用经验小波变换提取振动信号的模态分量.其次,引入信息论中的模糊熵算法,并加以多尺度粗粒度划分得到多尺度模糊熵特征描述.然后,用VPMCD对特征向量进行自适应选择预测模型训练.最终通过实验表明:模态分量多尺度模糊熵能够有效描述故障特征;VPMCD在少训练样本情况下获得了最低90%的分类准确率,相较一些常用的分类方法有着更好的性能表现. 相似文献
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木质纤维/聚酯纤维复合吸声材料为多孔纤维材料,利用阻抗管测量其吸声系数,探讨了密度、厚度、空气流阻率、背后空腔深度、针刺处理工艺及贴面处理对其吸声性能的影响.结果表明:在试验范围内,密度为0.2g/cm3,空气流阻率为1.98×105 Pa·s/m2的木质纤维/聚酯纤维复合材料具有较好的吸声性能;增加厚度或背后空腔深度,木质纤维/聚酯纤维复合材料的声波吸收峰往低频方向移动;对于密度大的木质纤维/聚酯纤维复合材料,针刺处理工艺能明显提高其吸声性能;贴面材料的使用可降低木质纤维/聚酯纤维复合材料的吸声性能. 相似文献
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