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1.
2.
针对高方平筛在起动阶段存在的迟滞共振现象,采用一种新型的自调偏心距式惯性激振方式,并对系统起动过程进行动力学建模和数值计算.在考虑三相异步电动机起动时的固有力学性能和滚动轴承摩擦转矩的前提下,建立筛体、悬吊装置和激振装置组成的系统起动过程非线性动力学模型,在Matlab中运用4阶Runge-Kutta算法对偏心距不变式和偏心距可调式两种激振方式下的起动过程进行数值仿真,分析新型激振装置中初始偏心距、刚度和阻尼等参数对起动阶段最大瞬态振幅的影响规律.结果表明,采用合适参数设置的新型激振装置能大幅度减少设备起动阶段的最大瞬态振幅和达到稳态强迫振动的游动时间.新型激振装置的提出对于提高高方平筛及同类振动机械的工作寿命具有重要的工程应用价值. 相似文献
3.
网架节点球数控加工夹紧信息的识别与提取 总被引:5,自引:2,他引:3
针对空间网架螺栓节点球在特定的分度夹紧装置上进行自动编程数控加工的过程,讨论了加工过程中夹紧信息的识别与提取,并以数学语言加以描述,有利于用计算机语言编程,实现螺栓节点球数控加工过程中夹紧状态判别的自由化。 相似文献
4.
基于EMD的轴承故障包络谱分析 总被引:1,自引:1,他引:0
首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解;然后对分解后包含故障特征信息的本征模函数做Hilbert包络谱分析,在得到的包络谱中,清晰显示出故障特征信号的包络谱.试验结果表明,通过联合经验模态分解和Hilbert包络谱分析,能有效地提取出滚动轴承信号的故障信息,进而判定出轴承的损伤部位. 相似文献
5.
6.
7.
基于独立分量分析特征提取的复合神经网络故障诊断法 总被引:2,自引:0,他引:2
首先利用基于固定点迭代的快速算法(FASTICA)提取不同机械状态模式(包括正常、齿轮故障及机座松动)特征.随后以此训练某一典型神经网络(如径向基网络或自组织映射网络),以实现模式的最终分类。借助独立分量分析(ICA)及基于残余互信息(RMI)的二次特征抽取策略,隐藏于多通道振动观测中的高阶特征得以有效提取,进而实现机械状态模式的准确识别。对照分类实验结果表明,基于无导师学习的自组织映射(ICA-SOM)分类方法不仅具有较好的故障模式分类能力,且实现简单直观.在机器健康状况监测中有较大的应用潜力。 相似文献
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9.
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