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1.
提出了一种基于EMD分解和分形维数的轧机主传动系统故障诊断方法.利用EMD方法对轧机主传动系统的振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,进一步求出包含主要故障信息的几个IMF分量的关联维数并计算它们的均方根值,作为判断轧机的故障状态和类别的特征量.实验分析表明,此方法达到了去除噪声的效果,同时增大了故障类别标准的判别距离,从而可以有效地判断轧机主传动系统系统的故障状态和故障类型.
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2.
针对轧机故障信号的非线性、非平稳特征,研究了一种基于经验模态分解和AR模型功率谱相结合的分析方法。该方法首先对轧机主传动系统的故障信号进行EMD分解,然后通过选取含有故障信息的IMF分量进行AR模型的功率谱分析,从而提取出故障频率,判断引起故障的原因。通过仿真信号和实例验证了该方法的有效性。
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3.
介绍了一种以FP6A为核心,基于SoPC技术实现的图像采集与处理系统。系统通过CCD摄像头完成图像的采集,经过系统的存储、处理来实现基于数字图像处理的应用。系统具有良好的便携性、灵活性和通用性。详细的论述了该系统的硬件结构和软件设计思想,并给出了系统应用实例。
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4.
介绍了一种以FPGA芯片为核心,基于数字图像处理技术和SOPC技术的车道偏离预警系统实现方案。系统通过CCD摄像头完成车辆前方图像的采集,利用Hough变换实现车道检测,利用边缘检测函数完成偏离预警的功能。系统具有良好的便携性、灵活性和通用性。详细的论述了该系统硬件结构和软件设计思想,并分析了系统具有的优点。
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