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1.
针对某一体式夹紧器工作原理,以及根据打开周期、有无气缓冲、气缓冲形式、负载因素不同,定义不同工况,制定一体式夹紧器下盖冲击的测试方案。可调节工装设计为模拟不同负载工况提供了便捷条件;搭建测试和信号采集平台,获得夹紧器在不同工况条件下冲击力和动态性能——爬行、反弹、撞击;确定下盖冲击力主要影响因素——打开周期、负载、气缓冲效果,并对其敏感性进行量化分析。通过工况1,4的数据记录对比得出,现有的缓冲结构可以减少160%~290%的下盖冲击力。实验结论为V63夹紧器设计和气缓冲设计提供依据,为V63夹紧器标准工况应用条件提供量化分析数据支撑。 相似文献
2.
针对无人机在轨姿态控制系统误差较大的问题,提出基于干扰观测器的无人机在轨姿态控制系统设计.选择 STK53F406V 作为微处理器的芯片,存储器选用 AY54GN178M 芯片,通过 TIM 时钟输入捕获命令进行脉冲调制信号的采集与存储.系统软件采用干扰观测器来分析无人机姿态控制中的干扰频域,从干扰的种类、精度、动态性能和飞行模式等方面对系统进行正弦波的干扰分析,将扰动与系统的控制参数控制在同一个范围内,实现对飞行状态的修正和扰动频率的正确估计.实验结果表明,基于干扰观测器的无人机姿态控制系统的抗干扰性强,耗时较短,控制性能较好. 相似文献
3.
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
4.
5.
6.
刘如学 《石油石化物资采购》2021,(2)
随着化工产业的迅猛发展,化工设备完整性是化工安全生产的基石,是化工安全事故三大原因之一物的不安全状态。文章中对PSM(过程安全管理)中如何提高MIQA(机械完整性与质量保证)从工艺安全关键设备维护保养的培训、备品备件质量控制、测试和检查、维修以及可靠性改进上进行了浅析,在公司设备运行上取得了良好效果。 相似文献
7.
针对立方调频(Cubic Frequency Modulated,CFM)信号的参数估计问题,提出了一种基于高阶模糊函数(High order Ambiguity Function,HAF)和相参积累三阶自相关函数(Coherently Integrated Trilinear Autocorrelation Function,CITAF)的参数估计方法。利用HAF将立方相位信号降阶为二次调频(Quadratic Frequency Modulated,QFM)信号,再利用CITAF完成参数估计。由于CITAF能够在时域和时延域完成信号能量的二维相参积累,其实现过程利用复乘、傅里叶变换和加法操作即可完成,因此该方法能够提高参数估计的分辨率和抗噪声干扰能力,并保持较低的计算量。实验结果证实了该算法的有效性和性能上的优越性。 相似文献
8.
目的 研究钨合金超声椭圆振动切削表面完整性的变化规律,为实现钨合金高表面完整性加工提供理论基础.方法 设计单因素试验,采用单晶金刚石刀具开展钨合金超声椭圆振动切削试验,并与普通切削进行对比,研究不同切削深度下超声椭圆振动对工件表面形貌、表面粗糙度、微观组织、位错密度、显微硬度以及表面残余应力的影响.结果 普通切削或超声椭圆振动切削后,工件表面的位错密度、显微硬度以及残余应力均随着切削深度的增加而增大,且亚表面的晶粒都发生了一定程度的塑性变形,并出现了晶粒细化.与普通切削相比,超声椭圆振动切削可以有效抑制加工过程中鳞刺和犁沟的产生,改善表面粗糙度;工件表面会产生更高的硬化程度、残余压应力和位错密度,位错密度的量级在108 mm–2;亚表面的变质层厚度更小.结论 相比于普通切削,超声椭圆振动切削可以降低表面粗糙度,增大表面残余压应力,提高工件表面完整性. 相似文献
9.
将压缩感知的信号重构归结为求解最优l0范数问题,设计了基于遗传模拟退火算法的压缩感知信号重构方法,构造了该信号重构方法的具体算法流程.提出的信号重构方法采用遗传迭代与模拟退火的思想进行问题优化,可精确重构出原信号,避免了遗传算法局部搜索能力差的缺陷.将该信号重构方法应用于一维信号和二维图像信号,实验结果验证了该重构方法的可行性和有效性.与基于遗传算法、卡通-纹理分解的信号重构方法相比,提出的信号重构方法的信号重构精度较高. 相似文献
10.
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection, HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为9875%,故障定量分析的平均均方根误差为0018 Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。 相似文献