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针对以往稀疏盲信号分离算法中恢复源信号时所采用的线性规划或最短路径法计算相对复杂,提出了一种基于子空间法的机械故障欠定盲源信号恢复方法。该算法假设源信号由两个正交向量构成:其中一个向量位于混叠矩阵A的行空间中,另一个位于A的零空间中,位于行空间中的向量可以通过A的Moore-Penrose伪逆得到,位于零空间中的向量通过贝叶斯估计得到。新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求。将其用于实测齿轮故障信号的盲分离,研究表明该方法能够分离齿轮系统的典型故障,取得了较好效果。 相似文献
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含故障齿轮非线性系统的全局性态分析是对齿轮正确故障诊断的状态依据,运用能够反映非线性系统复杂全局性态的简单胞映射方法,把故障齿轮非线性系统所处的状态空间转化为胞空间,对齿轮非线性系统在不同程度磨损故障状态下的动力系统的全局特性进行了分析,通过对比不同程度故障下系统的吸引域及其吸引胞,得到磨损故障齿轮非线性系统全局特性的变化规律,为齿轮非线性系统的故障诊断提供了另一种研究思路和方法。 相似文献
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以P-SBA-15为载体,担载Ni、W活性组分制备了加氢脱芳烃催化剂。用XRD、BET对该催化剂进行表征。结果表明,该催化剂仍然具有二维晶相结构,较大的比表面积和孔体积及孔径。以含萘质量分数为7%的正十二烷溶液为原料对该催化剂进行了加氢脱芳烃性能研究。结果表明,在磷的负载量为2%(质量分数)时,催化剂具有最佳的脱芳烃性能。脱芳烃的最优工艺条件为:反应温度为320 ℃,压力为4.0 MPa,氢油体积比600,体积空速2.0 h-1。在此条件下,模型化合物的脱芳率可达88.4%。 相似文献
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目前的欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对于不稀疏的信号分离效果不理想。经典独立分量分析算法中的扩展Infomax算法既能分离超高斯信号,也能分离亚高斯信号,但却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离,结合扩展Infomax算法,本文提出了一种欠定ICA算法,通过生成隐藏数据将欠定盲分离问题转化为超定盲分离问题,然后再应用经典的扩展Infomax算法进行分析,该方法可以分离欠定情形下超高斯和亚高斯混合信号。并用该算法对实测的齿轮箱混合故障信号进行分离,再用包络阶次方法对分离出的信号进行分析,成功识别出了齿轮箱的不同故障特征,验证了该算法在齿轮箱故障诊断中的有效性。 相似文献