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1.
针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解(ISSD)结合奇异值分解(SVD)的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解(SSD)算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。 相似文献
2.
为了解决滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种奇异谱分解(SSD)和多尺度排列熵(MPE)的故障特征提取方法,结合K近邻(KNN)算法识别滚动轴承故障类型。首先对滚动轴承振动信号用SSD进行分解,得到3个奇异谱分量(SSC),根据峭度最大原则选择主分析分量;然后用MPE计算主分析分量的熵值,实现滚动轴承的故障特征进行提取;最后将熵值作为特征向量输入KNN分类器中,完成滚动轴承的状态识别。将该方法应用于实验数据分析,并与VMD和MPE相结合的故障诊断方法做比较,结果证明,该方法能够有效地提取故障特征,实现故障诊断。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
汽轮发电机定子绕组端部在电磁力作用下,常常引起绕组端部松动和振动超标等缺陷,严重影响着发电机安全运行,对定子绕组端部振动进行实时在线监测是很有必要的。首先分析了绕组端部结构特点和受力振动情况,然后基于LabVIEW8.5语言和SQL Server2000数据库开发了定子绕组端部振动在线监测系统,采用FOA100光纤加速度传感器和瑞博华RBH8351采集卡,实时采集定子绕组端部振动数据,利用后台分析软件实时分析振动特征,功能包括信号采集预处理、实时参数设置、实时报警、时频域分析、振动趋势分析和历史数据查看等功能。 相似文献
8.
次同步谐振下机组轴系弯扭振动信号分析 总被引:3,自引:1,他引:2
分析了次同步谐振下机电扭振互作用的原因.针对现场难以实现的困难,提出并设计了汽轮发电机组模拟系统的次同步谐振试验,并将HHT应用到次同步谐振下的机组弯扭振动的信号分析.Hilbert谱图定量刻画了次同步谐振下轴系弯扭振动的快速发展过程,直观准确地表现了弯扭信号的本质特征.分析表明,次同步谐振下轴系的弯振和扭振是相互影响、相互作用的,发现扭振有抑制轴系复杂频率振动的能力.当次同步谐振的扭振发生时,扭振含有的丰富频率成分发生了变化,并且弯振的二倍频消失. 相似文献
9.
针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题,介绍一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的时频分析方法。该方法首先利用Hilbert变换得到原始振动信号的解析信号,然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率,同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位,最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对HVD方法的边界效应问题,提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。通过两组仿真信号分析验证了HVD方法对多分量非平稳信号的分解能力,同时表明改进的HVD方法能很好地抑制边界效应。给出转子系统油膜涡动故障诊断实例,验证了该方法的工程实用性。 相似文献
10.