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为了提高对齿轮非平稳、非线性故障振动信号的可分性及其故障诊断的准确性,并针对其高维数据样本的特点提出一种基于流形学习与LVQ的齿轮故障诊断模型。该模型首先利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法进行齿轮故障振动信号的分解,得到一系列固有模式函数(Intrinsic Model Function,IMF)分量。接下来对含有主要故障信息的IMF分量进行特征提取和选择并构造高维观测样本,再用流形学习等距特征映射(ISOMAP)算法对初步的高维观测样本故障特征进行进一步的提取并对特征属性的数量进行压缩,在保留齿轮故障特征的整体几何结构信息的同时降低了特征数据的复杂度,增强了齿轮故障模式识别的分类性能。最后通过学习矢量量化神经网络(Learning Vector Quantization,LVQ)根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去从而实现模式识别。通过比较实验结果来验证该模型的可行性。 相似文献
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针对原始LLE难以发掘非平稳振动信号高维非线性、不均匀或存在"孔洞"的采样数据潜在几何分布特征,提出一种基于LLE及其改进算法的滚动轴承故障诊断模型。通过将计算欧氏距离改进的局部线性嵌入(LLE)算法应用于滚动轴承故障诊断模型,在邻域因子k取值比较小时的情况下就可得到良好的特征提取效果,扩大了模型参数k的选取范围,减少特征提取计算的时间;通过将监督学习线性判别分析(LDA)能保证投影后样本在新的特征空间具有最大的类间距离和最小的类内距离的基本概念应用于改进距离的LLE算法参数选择后对其降维结果的直观的验证处理上,来确保降维样本在新的特征空间具有最佳的特征可分离性。并与未改进LLE算法及传统线性降维方法 PCA对比实验结果来验证基于改进距离LLE算法与离散度矩阵结合的故障诊断模型的优越性。 相似文献
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针对滚动轴承退化信号的非平稳、非线性特点以及全寿命退化状态难以有效识别的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)相结合的滚动轴承退化状态识别方法.该方法首先采用麻雀搜索算法(SSA)对VMD的两个参数(模态分量个数和惩罚因子)进行优化;然后将滚动轴承振动信号分解成若干个本征模态函数(IM... 相似文献
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为获得椭圆齿轮副工作时的振动规律,以实现其稳定、高效传动,在分析椭圆齿轮固有特性的基础上对椭圆齿轮非线性动力学特性进行了研究。以齿轮动力学理论为基础,建立考虑时变啮合刚度、齿侧间隙、静态传递误差、粘弹性阻尼的椭圆齿轮非线性动力学模型,利用四阶变步长Runge-Kutta数值方法对椭圆齿轮传动系统非线性动力学方程进行求解,绘制了系统的位移响应,相轨迹以及Poincaré映射,得到激励频率、阻尼比、时变啮合刚度、以及内部激励4个控制参数对传动系统动态响应的影响。椭圆齿轮副动力学模型的建立、求解和参数影响分析可以为后续的动态设计、不同参数下的振动响应趋势预测以及降噪提供一定的理论依据。 相似文献
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本文从生产实践分析汽缸体缸筒裂纹和机油泵支架处气孔的形成原因,通过采用调整砂芯排气孔位置等一系列工艺措施,有效解决了汽缸体缸筒裂纹及喷油泵支架处气孔问题。 相似文献
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以我军现装备的63C式履带装甲输送车上的6150L发动机为例,通过对发动机高压柴油泵提前供油角度调整方法的摸索和改进,大幅度缩短调整时间,提高维修保障能力,为战场抢修赢得宝贵时间。 相似文献