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1.
风电机组齿轮箱故障一直是风电场主要机械故障之一,其故障信息多是混有噪声的非平稳信号。为避免陷入对复杂的非线性信号求解,提出多种算法融合下的数字信息频率筛查处理方法。首先利用小波分析对高频信号的敏感性进行消噪,然后充分利用Hilbert-Huang变换对非平稳信号的分解和时频变换能力进行信号特征挖掘,在被干扰的非平稳信号里面找出故障对应频率。充分利用多种算法融合有效去除与主频率不相关的高频噪声,找出时域变换的边际谱。避免了直接分解含有高频信号的不确定性,降低了信号分解过程中回流成分,避免发生反射现象,完成对风电机组齿轮箱故障的非平稳信号频率筛查比对。通过对某机组进行故障实验,验证数字信息频率筛查方法的有效性。 相似文献
2.
针对现有导线振动监测以秒平均振幅和秒平均频率衡量导线微风振动程度带来的误差,提出了一种考虑振动特征瞬变的导线微风振动在线监测及预警技术。根据压电材料的正压电效应设计一种振动监测传感器,测量距悬垂线夹89 mm处的加速度时程曲线。以获得瞬时幅值和瞬时频率为目标,采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)结合相关性判断得到符合原始信号振动机制的特征模态函数(intrinsic mode function, IMF),经希尔伯特变换(hilbert transform, HT)提取瞬时参数,并利用瞬时幅值和瞬时频率计算导线对应动弯应力下各单元损伤参数,通过数值方法证明其有效性。经振动台试验对比分析,导线在有效损伤频段0~60 Hz内,该方法得出的各项疲劳损伤参数与计算值的吻合度均在86.77%以上,且主要疲劳损伤参数最大试验误差为8.02%,平均试验误差为0.92%,说明该方法可以作为振动导线疲劳寿命预警的有效依据。 相似文献
3.
4.
5.
6.
传统小波变换等时频分析方法在提取水下爆炸信号时具有各自的局限性,为了获得金属导爆索水下爆炸信号的特征,采用HHT方法对信号特征进行提取。结果表明:EMD具有自适应性,能够将冲击波信号进行分解,适合金属导爆索水下爆炸冲击波信号的分析;采用HHT方法能够有效提取金属导爆索水下爆炸信号的时频特征,冲击波信号的优势频率主要集中在0~40kHz,特别是20kHz以下的低频能量最大,高于80kHz以上频段能量分量很小;冲击波压力信号能量主要集中在40kHz以下,尤以5kHz以下频带能量最高。能量主要集中在前80μs内的3个子区间内,各子区间能量峰值对应的时刻分别为3、5和16μs。 相似文献
7.
8.
在实际工程应用中,双馈异步发电机电刷滑环故障发生较为频繁,对电机励磁稳定性影响也较大,严重时还会导致发电机组的解列。因此提出一种基于HHT的双馈异步发电机电刷滑环烧伤故障诊断方法。首先通过PSCAD/EMTDC电力系统仿真软件模拟滑环烧伤故障,得到故障前后流经电刷滑环的励磁电流。然后基于希尔伯特-黄变换理论提取故障特征量,并将仿真结果与实测励磁电流信号所得Hilbert谱图进行对比分析,验证了故障特征量诊断法的可行性。最后提出能量商的诊断特征值概念,计算不同故障等级下特征量的能量商值,并与红外测温探头测量滑环表面的温度值进行对比。分析二者变化趋势,发现高于100 Hz的周期性高频分量不但可以作为故障特征量,而且其能量商在诊断滑环发生轻微烧伤故障时具有更高的精度和灵敏度。该方法为实际工程研究提供了一定的指导意义。 相似文献
9.
为了对煤矿主要通风机故障信息进行实时诊断,以通风机振动信号为研究对象,利用小波降噪和HHT变化的方法对煤矿主要通风机的振动信号进行处理,并利用模糊神经网络理论建立了通风机故障诊断系统。通过实际验证,证明了该故障诊断系统是可行的、可靠的,为确保煤矿主要通风机稳定运行提供了技术保障。 相似文献
10.
岩石的AE波形主频已被证明与内部微破裂模式有着紧密的联系。目前对于岩石声发射波形的主要频谱分析方法以快速傅里叶变换(FFT)和小波变换为主,两者都存在时-频测不准和针对非平稳信号的自适应性不强的问题。目前对于岩石内部破坏过程的研究缺乏宏观定量化的分析工具。本文以自适应性强,可以直接求得时-频分布的希尔伯特-黄变换(HHT)及其边际谱为基础,提出了一套新的波形频谱处理和主频统计方法。利用岩石直接拉伸试验的声发射信号验证,本文方法的统计结果与FFT方法统计得到的主频成分分布特征基本相同,但更加稳定。结合主频统计结果,本文对试件全试验过程的微破裂成分与岩石破坏进程的快慢之间的关系进行了定量的统计分析。通过对定量分析结果的讨论,笔者认为直接拉伸加载模式下微观剪破坏对受力方向上摩擦阻力的破坏效应不可忽略,其会造成强度的大幅下降。 相似文献