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针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。 相似文献
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基于改进谐波小波包分解的滚动轴承复合故障特征分离方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决滚动轴承单通道振动信号中复合故障特征难以分离的问题,提出了基于改进谐波小波包分解的轴承复合故障特征分离方法。首先,改进了二进谐波小波包分解方法,提出了连续谐波小波包分解方法,克服了信号分解后子带个数和带宽范围受二进制划分的缺陷;然后,采用谐波窗分解提取信号中频率成分集中的频段,根据轴承各单点故障特征频率确定分解层数,进行连续谐波小波包分解,利用能量算子包络解调得到子带信号中各个单点故障的权重因子;最后,重构轴承各单点故障信号,实现复合故障的特征分离和提取。对仿真信号和实测轴承内、外圈复合故障信号分析的结果表明,该方法能将轴承单通道复合故障信号分解到不同的通道中,实现了复合故障特征的分离,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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广西德保铝土矿属于岩溶堆积型矿床。马隘矿段的矿石含泥量比较高,通过对洗矿尾矿的测定,证明其可洗性能较好,并绘制了洗矿尾矿沉降速度曲线图。根据高压拜耳法溶出试验结果,分析了矿石溶出率的影响因素,认为洗矿工艺能提高矿石的溶出率,可满足矿山工业生产要求。 相似文献
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1 INTRODUCTIONIntheseyears ,innocuitytreatmentofmunicipalsolidwaste (MSW )hasincreasedgreatlyand 95 %isattributedtosanitaryandsemi sanitarylandfillswiththelandfillsbeingconstructedinarapidprogressinChina.Itisveryimportantforlandfillsto preventseepageofleachateincludingheavymetalsfromlandfillsintotheenvironment.Manyresearchershavestudiedtheanti seepagetechnology .Forexample ,Philip[1 ] investigatedcontaminationtransportprocessthroughsingle phasecement bentoniteslurrywallbytriaxialcelle… 相似文献
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东戈壁钼矿区内的岩浆岩主要为斑状花岗岩、花岗斑岩、细粒花岗岩,矿体基本赋存于斑状花岗岩体界面外侧。鉴于矿体的产出与岩浆岩体密切相关,谨从岩浆岩的岩石化学特征入手,分析各类侵入岩浆岩的成因及演化规律。 相似文献
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聚氨酯改性TDE-85/E-51环氧树脂的固化反应 总被引:3,自引:0,他引:3
以混合芳胺为固化剂,通过聚氨酯(PU)对4,5-环氧环己烷-1,2-二甲酸二缩水甘油酯(TDE-85)与二酚基丙烷缩水甘油醚(E-51)环氧树脂的混合树脂体系的改性,制备了高性能聚氨酯改性环氧树脂(PU/EP)。通过差示扫描量热法(DSC),确定了PU/EP体系的最佳固化条件,并探讨了PU/EP体系的固化反应动力学特征。研究结果表明,PU/EP体系的最佳固化条件为:25℃12h+150℃2h。PU/EP体系的固化反应活化能为69.18kJ/mol,反应级数为0.901。 相似文献
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东坡多金属矿田中的铅锌矿床分布比较集中,均围绕千里山花岗岩南端分布,各铅锌矿床成矿地质条件和控矿因素相似。将从成矿母岩、含矿地层、成矿元素丰度、硫的来源、氢氧同位素和矿物包裹体成分等方面来探讨东坡多金属矿田铅锌矿床成矿物质来源。 相似文献
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深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径。 相似文献