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轴承作为风力发电机设备中重要部件,其健康状态直接影响风力发电机运行的稳定性和现场的安全可靠性.由于风力发电机特殊的工作环境,导致采集到的振动信号中包含大量的噪声干扰,难以准确提取轴承振动信号包含的信息成分,给评估主轴承健康状态带来困难.因此本文采用将傅立叶分解(Fourier decomposition method,FDM)和随机共振(Stochastic resonance,SR)相结合的方式提取信号中微弱的轴承振动信息.首先用FDM将原始信号自适应地分解为一系列包含轴承振动特征的傅立叶频带函数,然后找出相关性大的频带函数进行重构,最后采用SR对重构信号进行分析获得特征频率,判断轴承的健康状态.结果 显示,将两种方法相结合能有效提高输出信噪比,提升特征频率检测的精度,为实现风机轴承早期微弱故障诊断提供帮助. 相似文献
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针对传统各向同性全变分(Isotropy total variation,ITV)去噪算法容易导致图像边缘模糊、不易保持图像细节信息等问题,提出一种基于L p 伪范数和各向同性全变分的图像去噪方法。该方法将L p 伪范数代替ITV模型中的L 1范数,利用交替方向乘子算法(Alternating direction method of multipliers, ADMM)将能量泛函拆解成若干个子问题,并将差分算子视为卷积算子;然后引入卷积定理和快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)提高算法运算效率;最后通过Matlab进行仿真实验,运用图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。结果表明,本文方法能够较好地保留图像的边缘特性,有效提升去噪效果。 相似文献
5.
番茄叶病种类多、成因复杂,其预防和识别难度较大。传统基于机器学习的方法多靠人工识别,需要一定的专家经验,且具有主观性强、识别准确率不高等缺点。为实现番茄叶病特征的自动提取,并提高识别准确率,提出一种基于深度学习的番茄叶病识别模型。该模型基于卷积神经网络对番茄叶部病害特征进行自动提取,获得高维特征后,采用PCA降维算法去除冗余特征;从增大类间距离并减小类内距离的角度改进了softmax分类器,提高了识别准确率。将该模型在CrowdAI提供的数据集上进行了仿真验证,结果表明,该模型能够对番茄叶部常见10种病害进行自动提取特征和识别,综合识别准确率达到95%以上。 相似文献
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为研究亚音速高负荷扇形扩压叶栅NACA0065-K48的变工况性能,采用数值方法研究了来流马赫数对叶栅气动性能和流场结构的影响,来流马赫数的取值范围为0.3~0.8。计算结果表明:随着来流马赫数的增大,叶栅静压比不断提高,但总压损失先减后增,马赫数在0.5~0.7范围内叶栅具有较好的综合气动性能。扇形叶栅下角区分离程度大于上角区的不平衡流动现象会随着马赫数的增大而加剧,通道涡则是这一发展趋势的主导,且马赫数达到0.7之后,下角区通道涡与集中脱落涡趋于融合。此外,下端壁分离螺旋点的形成与发展是控制下角区分离程度和损失大小的关键。 相似文献
8.
针对双排行星齿轮动态响应中出现的频率耦合现象,利用Adams软件,对双排行星齿轮两种典型连接形式建立动力学仿真模型。将啮合力进行傅里叶分解并按照两排的齿频及其倍频合成。以两部分啮合力的幅值比例,研究连接刚度、转速与负载对双行星齿轮频率耦合影响规律,结果表明,对于串联形式的双排齿排连接,连接轴扭转刚度达到10~8N·mm(/°)及以上时,频率耦合影响比例稳定,当前排齿频影响比例始终高于耦合齿频影响比例;随转速升高,当前排齿频影响比例增大,而提高负载,当前排齿频影响比例减小,耦合频率影响比例与之相反;对于并联齿排负载与转速组合分析,在工作区间,两排中频率耦合影响比例表现形式类似,∑f_h减∑f_b正比于负载比减转速比;多排行星齿轮系统中,频率影响比例分布符合上述串联、并联齿排频率耦合规律,且并联齿排频率耦合情况较串联齿排严重。 相似文献
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10.
提出了一种运用有限傅里叶级数进行凸轮从动件运动规律设计的方法,运用该方法可有效减小或避免凸轮机构运动产生的某倍频激励恰与所作用对象的固有频率相近或相等而产生较大的倍频振动或共振。凸轮从动件运动规律依据工艺运动要求设计,常用有高次多项式等,通过对其周期运动进行频谱分析,可得其加速度幅值频谱;结合考虑激励对象的动态特性,在满足凸轮从动件运动规律工艺运动要求的条件下,选择去掉该凸轮从动件运动规律加速度幅值频谱中那些易引起倍频激励共振的项,得到改进设计后的运动规律,进而达到通过改变激励源频谱特性来减小激励对象振动的目的。进一步通过对改进后的凸轮从动运动规律的有限傅里叶级数的项数及系数进行优化,可使其能更好地满足给定工艺运动要求。 相似文献