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风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题.针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法.以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承4种状态振动信号,利用EEMD和小波分别对振动信号分解降噪并筛选主要IMF分量;计算前4阶IMF分量的样本熵作为特征向量;最后将特征向量输入高斯径向基核函数的SVM模型进行故障识别.结果表明:EEMD算法对端点效应和模态混叠都有一定抑制作用,EEMD样本熵和SVM相结合可有效识别滚动轴承故障类型,故障识别率为97.5%,为工程应用中风机齿轮箱滚动轴承故障诊断提供参考. 相似文献
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从排气气流角度出发,利用发动机排气气流自身分流并发生对冲的思路,设计了一种新型消声结构——分流气体对冲消声结构.排气气流分流对冲可有效降低消声器内排气气流速度,减少消声器内湍流噪声的产生,在兼具消声性能的前提下,有效降低了消声器的排气背压,提升了发动机的输出功率.从传统消声结构和分流气体对冲消声结构的数值模拟和试验验证对比结果可见,二者在低频段消声性能相近,但分流气体对冲消声结构在高频段的消声性能优于传统消声结构,且分流气体对冲消声结构在不同入口气流速度下,压力损失比传统消声结构降低均在20%以上.该分流对冲结构还可与传统消声单元耦合,有助于进一步提升消声器的综合性能. 相似文献
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消声器设计中消声量与排气背压之间是相互矛盾且需要反复权衡的关系,同时消声器消声量、排气背压、气流通过性等性能评价指标与其内部气流速度有直接关系即内部气流速度越大,总体性能参数越差。以降低消声器内部气流速度为出发点,基于分流气体对冲降速原理,结合传统消声单元获得新型耦合结构消声器,并对其压力损失进行研究。采用理论分析、数值仿真和测试试验的方法,分析分流气体对冲结构的降速原理,并对新型耦合结构消声器压力损失进行研究。结果表明:气体经过对冲腔前后速度从57.6 m/s 降为28.7 m/s,对冲腔压力较原装消声器降低1.67 kPa,消声器内部湍动能场强度小于原装消声器,试验结果表明新型耦合结构消声器压力损失和出口气流速度比原装消声器均降低20 %以上。该新型耦合结构消声器的气流通过性能、压力损失、出口气流速度均优于原装消声器。 相似文献