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1.
颗粒粒度特性对粉体颗粒的应用范围和产品性能有很大影响,为研究颤振球磨机的运动参数(转速率、振动幅度和振动频率)和研磨介质形状对颗粒群粒度特性的影响,进行了十组不同工况的粉磨试验。通过对颗粒群粒度分布特性参数:中位粒径D_(50),粒度分布宽度W_(PSD),比表面积S和平均粒径D_(aps)的分析以及极差法处理结果,得到颤振球磨机在转速率85%、振动幅度4 mm、频率12 Hz的工况下微细粉体的形成和积累量最大,极限粒径值最小,且球形介质在颤振球磨机中的粉磨效果明显优于短柱形介质。利用SEM图像观测粉体颗粒的团聚方式以及团聚颗粒的粒径大小,图像分析结果与粉磨试验的数据分析结果(平均粒径值)基本吻合。试验研究结果为颤振球磨机物理法制备微细粉体颗粒提供了参考依据。  相似文献   
2.
为实现旋转机械设备故障诊断,提出基于相关性检测的振动信号改进时域同步平均(Time Synchronous Averaging,TSA)降噪方法,并利用平方包络谱提取故障特征。在采样振动信号中任取一段参考子信号,令参考子信号从振动信号初始时间开始,沿时间轴逐点滑动至终了时间,同时计算参考子信号与其在振动信号中遮掩子信号之间的相关系数;利用步长迭代算法获取相关系数最优阈值,选择与参考子信号相关系数大于最优阈值的所有遮掩子信号作为总体同步信号,平均计算后获得降噪的目标信号;对目标信号进行平方包络谱分析。仿真信号、齿轮和轴承振动信号的分析结果表明,所提出的方法能够有效用于旋转机械设备的振动信号降噪与故障特征提取。  相似文献   
3.
针对齿轮或轴承在局部故障损伤状态下的振动信号,提出一种基于时频谱相似性度量的故障特征提取方法,用于齿轮或轴承相关故障的诊断。该方法首先利用比例因子可调的S变换对振动信号进行时频变换;然后在S变换时频谱中,选取一个显著的冲击特征,保持其频率不变,令其沿时间轴方向,从初始时间平移至终了时间,同时计算冲击特征与所遮掩时频区块之间的余弦相似度和相关系数;平移结束后获得余弦相似度和相关系数的曲线。仿真信号和齿轮、轴承故障振动信号的处理结果表明,余弦相似度曲线和相关系数曲线均可展现出故障冲击特征的周期性变化规律,且两者的频谱均能够提取出故障特征频率,实现齿轮或轴承相关故障的识别。  相似文献   
4.
为降低齿轮箱振动信号频谱分析与故障识别的难度,提出了基于频谱核密度估计与密度函数相似性比较的齿轮箱故障诊断方法。首先针对齿轮箱的每一种故障状态采集多组振动信号,利用核密度估计方法对每组振动信号的频谱求取密度函数;然后选取一部分密度函数进行算术平均化,得到对应故障状态下的标准密度函数;最后根据测试振动信号频谱密度函数与各种故障状态标准密度函数之间的余弦相似度值与相关系数值,对齿轮箱的故障状态进行识别。试验结果表明:与振动信号的频谱相似性比较方法相比,所提方法对于齿轮箱故障状态的判别具有更高的准确率,同时对应于齿轮箱的不同故障状态,相关系数比余弦相似度显示出更大的差异性,具有更好的适用性。  相似文献   
5.
风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
随着风力发电机组装机容量的快速发展,累计运行时间的持续增长,风电机组的维护问题日益突出,迫切需要研发有效的风电机组故障诊断与预测系统。从故障诊断和故障预测两个方面,归纳风力发电机组的主要故障特点;针对故障诊断难点问题,分析和总结基于振动、电气信号分析和模式识别算法的故障诊断方法的研究现状,指出各种方法的技术特点、局限性和今后的发展趋势;针对风电机组中机械结构和电子系统性能退化的各自特点,归纳当前的研究进展,提出物理失效模型和数据驱动模型融合的故障预测方法;最后,归纳了利用风力发电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据进行故障诊断与预测的最新进展及需要进一步研究的问题。  相似文献   
6.
带中间冷却和回热的燃气轮机动态性能的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
金晓航  刘永文  苏明 《动力工程》2006,26(3):326-328,446
对某舰用燃气轮机进行了中间冷却和回热(ICR)的改造设计,采用按比例缩小压气机的方法,使改造设计后的燃气轮机各部件性能达到了良好的匹配.依照模块化建模的原理,建立了换热器等部件模块,在此基础上,在EASY 5仿真平台上搭建了ICR燃气轮机的系统模型,并对其进行了稳态和动态的仿真试验计算.结论认为,舰用燃气轮机改造为ICR燃气轮机,需要重新设计压气机以平衡由于中间冷却器造成的高压压气机入口折合流量降低的影响;ICR燃气轮机具有较高的效率和良好的变工况性能.图5表1参5  相似文献   
7.
8.
基于S变换谱核密度估计的齿轮故障诊断   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对齿轮在故障损伤状态下的振动信号,提出一种基于S变换谱二维核密度估计的冲击特征提取方法,以实现齿轮的故障诊断。该方法首先对包含冲击特征的振动信号进行S变换;然后将S变换谱乘以一个系数后圆整,得到一个整数矩阵;最后以S变换谱的时间和频率构成一个二维随机变量,以整数矩阵中的元素值作为二维随机变量各个采样样本的个数,对二维随机变量进行核密度估计,并最终得到一个二维核密度函数。该核密度函数相当于由S变换谱经过一次平滑去噪的过程获得,其中的噪声得到了有效的抑制,而冲击特征则得到了加强与突显。仿真振动信号和齿轮箱故障振动信号的分析结果表明,该方法能够有效地强化并提取出振动信号中周期性的冲击特征,从而实现齿轮箱相关故障的诊断。  相似文献   
9.
针对信号变分模态分解(VMD)存在分解层数难以确定、目标模态难以选取的问题,介绍了一种信号分解方法——变分模态提取(VME),且提出了基于S变换(ST)与VME的旋转机械故障诊断方法。VME将信号分解成两层——期望模态和残余信号,并基于一个新的准则:期望模态与残余信号之间具有最小的频谱重叠。为了使VME得到的期望模态包含充分的故障特征,采用S变换对信号进行处理,确定故障特征所在的频段,据此选取VME期望模态的中心频率初始值。为了从期望模态中提取出故障特征频率,采用平方包络谱(SES)对期望模态进行分析。仿真信号与实际振动信号的分析结果表明,所提出的ST‐VME方法能够成功提取出有价值的期望模态和准确的故障特征频率,实现旋转机械故障诊断,且与VMD相比,ST‐VME方法的目标性更强,实施更容易。  相似文献   
10.
针对数据采集与监视控制(SCADA)系统存在误报、故障报警滞后等问题,提出一种基于单分类模型的风电机组变桨系统在线状态监测方法。首先,从SCADA数据中提取出与变桨系统相关的特征参数并进行特征重构以进一步提取出更值得关注的桨叶之间的差异化信息。其次,基于单分类支持向量机对历史数据的分析确定变桨系统运行数据的健康边界,进而通过判断实时运行数据是否位于健康边界内部来辨别变桨系统当前的运行状态。最后,以变桨系统的实际工程案例分析验证所提方法的有效性。  相似文献   
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