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改进支持向量机模型的旋转机械故障诊断方法 总被引:1,自引:2,他引:1
针对支持向量机在旋转机械的故障诊断中存在的模型超参数选择的不确定性,利用超参数相关理论和先验知识界定模型超参数选择区间,结合全局搜索和局部搜索实现参数优化组合,运用泛化模式搜索的模型超参数选择方法,并将改进的支持向量机模型引入旋转机械的故障诊断。结果表明,改进的模型具有较高的搜索效率和参数优化选择性能,提高了故障诊断的精度。 相似文献
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提出了一种新颖的基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,HHT)的瞬时能量分布特征抽取方法,用于识别汽轮发电机组转子系统的不同运行状态(如正常及油膜涡动故障等)。理论上分析了瞬时能量与系统结构状态变化的物理联系,借助HHT方法,获取非平稳振动信号的瞬时能量分布特征,并根据瞬时能量相对贡献的量化方法消除噪声等干扰因素,采用相关系数法对瞬时能量分布特征的典型性进行论证分析,给出了基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子系统故障诊断的新方法。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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本文总结了广州市检验检测行业的现状,深入分析了该行业存在的问题,以广州检验检测信息化服务平台建设及应用为例,提出以信息化手段规范检验检测行业发展,实现资源的集聚共享和数据的互联互通,是提升检验检测能力,打造检验检测品牌的有效模式,从而夯实质量技术基础建设支柱,推动我国经济发展迈入质量时代。 相似文献
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针对现有各种降噪方法处理非平稳机械振动信号存在的缺点,提出一种基于辅助白噪声经验模式分解技术来自适应实现旋转机械非平稳振动信号降噪。该方法是一种集成的经验模式分解(Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD)降噪算法,利用正态分布白噪声在经验模式分解中具有的二进尺度分解特性,可以有效抑制常规经验模式分解降噪算法处理非平稳振动信号时产生的模式混叠现象。通过仿真计算和转子启动过程试验振动信号对新降噪方法、经验模式分解降噪方法及小波降噪方法的性能进行了比较测试,结果表明,在非平稳机械振动信号降噪方面,新降噪方法具有更高的信噪比,不仅能够消除高斯噪声,而且能够有效降低脉冲干扰,提取出反映信号实际物理意义的振动固有模式。 相似文献
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基于白噪声统计特性的振动模式提取方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对机械设备状态监测和故障诊断过程中的特征提取问题,提出一种基于白噪声统计特性来实现机械振动信号振动模式提取的方法。该方法是对经验模式分解算法(Empirical mode decomposition,EMD)的一种发展,应用归一化白噪声在EMD中具有的统计特性,可以自适应地消除机械振动信号经EMD分解产生的高频噪声分量及低频虚假分量,得到反映信号实际物理意义的振动模式分量集。对该振动模式分量集进行Hilbert变换,提取出信号的Hilbert时频特征。整个特征提取过程不需要构造任何参数表达的基函数及相关滤波函数,也无需有关信号的任何先验知识,因而在实际应用中具有更好的适用性。仿真信号和转子试验台试验信号验证该方法的可行性和有效性。 相似文献
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内圈局部损伤滚动轴承系统动态特性建模及仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
以运动学和动力学等相关知识为理论基础,分析了滚动轴承系统的承载特殊性,综合考虑轴承运行状态下载荷分布、系统刚度、故障冲击脉冲序列组成、损伤部位的位置变化及环境噪声等参数对其振动特性的影响,建立了内圈局部损伤状态滚动轴承系统的振动模型,进一步研究了系统特性关键影响参数,并在Simulink环境下对模型进行动态仿真,基于时频域(振动水平与功率谱2个指标)对仿真和试验数据进行分析处理.模型仿真与试验信号的处理结果基本保持一致,表明该模型可较好地描述内圈局部损伤滚动轴承的动态运行状况. 相似文献
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