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为了提高分形维数提取碰摩故障特征的区分度和稳定性,提出了一种基于改进谐波小波和分形的算法。采用高斯包络改进的谐波小波对旋转机械信号进行处理,运用G-P关联维数计算分形维数。在Bently转子实验台上分别采集正常工况、单点碰摩、不平衡激励的碰摩三种数据,计算得出改进谐波小波处理后的关联维数能够很好的识别出故障,保真性较高,稳定性相比原始信号以及谐波小波处理信号高29.17%、14.81%以上。结果表明,改进谐波小波和分形能够更准确稳定得诊断碰摩故障信息,优于传统的关联维数算法。 相似文献
62.
对某光电跟踪引导系统转台进行了有限元分析。包括静态、模态和谱分析。分析结果表明,转台的结构设计满足指标要求。 相似文献
63.
64.
针对轴承故障诊断中知识难以获取的问题,提出了一种GA-CFS(Genetic Algorithm and Correlation-Based Feature Selection,GA-CFS)结合案例推理的轴承故障诊断方法。利用案例推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)建立轴承故障案例库进行故障诊断。又针对案例推理技术中案例检索时遇到的属性冗余问题,以及难以人工确定关键属性及其权重的问题,采取GA-CFS方法对属性集合进行筛选,初步确定特征子集,再根据遗传算法确定各个子集中的特征的权重,最后根据特征子集及其权重选取符合要求的最佳特征子集,再用该特征子集构建轴承故障案例库,并通过实验验证了该方法的可行性。 相似文献
65.
针对传统的机器学习算法在应对工业系统中样本不均衡现象时难以获得较高的异常检测性能的问题,提出一种基于深度动态密度估计的轴承信号异常检测方法(DCEN)。首先,训练该压缩网络时只需要从正常样本中提取特征,得到原始数据的低维表示;接着将其进一步输入到高斯混合模型(GMM)中,对正常数据进行动态密度估计;然后,利用估计网络来促进模型的参数学习,以端到端的方式多次迭代同时优化深度自动编码器和混合模型的参数;最后,采用高斯混合模型的预测能量值作为异常分数,模型在没有学习异常样本分布的情况下将故障样本输入到本文模型中产生更高的异常分数来检测异常。通过在3个不同轴承数据集上的实验和对比分析,验证了该方法的有效性和优越性。 相似文献
66.