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针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD):首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 相似文献
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王艳 《自动化技术与应用》2021,40(4):153-156,174
在我国社会经济快速发展的大背景下,城市居民对于农产品的需求呈现出多样化的发展趋势,通过针对电子商务系统的合理化设计,实现个性化的农产品推荐,对于增加农村居民收入有着十分重要的意义.因此,本文详细介绍了基于个性化推荐的农产品电子商务系统的设计方案,旨在提高农产品的销售效率. 相似文献
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为保障中央机厂机械加工设备的安全运行,以焊接成型阶段为例,通过风险识别,确定焊接成型阶段加工设备的风险因素及其类型;通过风险评价,运用灰色关联理论,对各风险因素进行排序和分级;通过风险控制,对风险因素进行逐级控制,制定重大风险、一般风险及轻微风险控制方案,进而来保证机械加工的安全作业。 相似文献
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现有轴承故障诊断技术存在以下问题:①传统诊断方法需要人工提取特征,耗时长,诊断结果不稳定;②卷积神经网络诊断方法需要大量的计算资源和较长的训练时间,与故障诊断的实时响应要求存在矛盾。针对以上问题,提出一种云/边缘协同的实时轴承故障诊断方案。经过实验验证,该方案在拥有少量样本情况下与不进行云/边缘协同相比可大幅提高诊断准确率,并节约大量的训练时间。通过改进的轴承故障诊断算法达到了较高的故障诊断准确性,并通过模型的迁移学习与边缘端协同,增强了故障诊断算法对个性化应用的适应性和故障诊断的实时性。 相似文献