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滚动轴承早期故障阶段,故障特征微弱且环境噪声干扰严重,采集数据包含大量噪声信息,传统的包络谱分析难以提取故障特征信息。双谱分析理论上可以抑制高斯噪声,但很难从强背景噪声下提取出微弱故障特征。而多点最优调整的最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)方法能增强信号中的冲击特征,但其效果和故障信号周期区间等参数有关。利用MOMEDA与双谱分析进行信号处理,将提取到的信号高阶谱特征作为滚动轴承早期故障分类依据。利用MOMEDA方法对采集信号进行滤波处理,提取出有冲击特征的时域信号;对特征增强的信号进行双谱分析,从高阶谱中提取故障特征。经过仿真信号分析和实际轴承故障信号验证,该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,实现故障诊断。 相似文献
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在煤自燃程度预测方面,基于径向基(RBF)神经网络的方法结构复杂、易陷入局部最优,基于支持向量机(SVM)方法的核函数受Mercer条件限制而对参数敏感,传统的机器学习方法误差较大。针对上述问题,提出了一种基于相关向量机(RVM)的煤自燃预测方法。以易发生煤自燃现象的亭南煤矿为例,模拟煤样自燃升温过程并采集气体浓度与煤自燃温度数据,建立训练样本和测试样本;由训练样本构建RVM模型,得到模型的最优参数;将测试样本代入已训练的RVM模型中,预测煤自燃温度值。与基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法进行比较,结果表明,基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法训练误差较小,但测试误差较大,说明这2种方法存在过拟合现象,泛化能力差;基于RVM的煤自燃预测方法的训练误差与测试误差比较接近且预测精度最高。 相似文献
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工程实践中,泥炭质土由于富含有机质,具有高含水量、低密度、超高压缩性以及低强度的异常力学特性,往往被视为问题土。针对昆明地区交通荷载作用下泥炭质土的动力响应特征,选取滇池草海附近典型泥炭质土,开展考虑围压水平、动应力幅值以及静偏应力影响的不排水循环三轴试验,研究该土的长期累积变形特性。研究表明:研究土样具有典型泥炭质土特征,表现为含水量181.5%~259.3%,密度1.10~1.22 g/cm3、有机质含量29.9%~53.0%,有机物质分解度较高;动应力幅值和静偏应力对昆明泥炭质土的长期动力特性影响显著,大动应力幅值和静偏应力加剧累积变形和孔压的发展,同时,当动应力水平小而静偏应力大时,累积塑性变形的发展速度反而大;虽然初始围压对累积变形影响较小,但对残余孔压的影响显著。此外,基于双对数坐标下累积应变速率与循环周次关系以及前人研究方法,建立了泥炭质土累积塑性应变与动荷载循环周次间的经验关系。 相似文献
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在岩土工程中,土性参数的选取至关重要。笔者对天津临港地区多个钻孔取样所得土工试验数据的统计规律做了深入分析,并结合传统的回归分析方法客观、详细地研究了滨海新区粘性土物性指标之间及其与力学指标间的相关关系,给出了指标之间的经验关系式,并给出相关系数用于评价相关程度。结果表明,物性指标之间相关性都较好,相关系数可达到0.94以上;物性指标与变形指标之间的相关性分析结果表明,孔隙比、含水率、密度等指标与变形指标的相关性都较好,相比之下含水率与变形指标间的相关性最好,相关系数在0.93以上;物性指标与不同试验方法得到的强度指标之间的相关性分析结果表明,孔隙比、含水率、密度等物性指标与强度指标之间的相关关系较好,相关系数在0.81~0.94之间;文中成果可为该地区资料欠缺的工程提供参考。 相似文献
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