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43.
SOM网络在电机转子故障诊断应用中的可视化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
SOM网络(自组织特征映射神经网络)模拟大脑神经系统,具有自适应、自学习与联想功能,是一种无导师学习网络,最大优点是能够保持原始数据的拓扑结构,在数据分类、知识获取、过程监控和故障识别等领域中应用广泛。将其用于电机转子的故障诊断,着重利用U矩阵图和D矩阵图等可视化工具对其分类结果进行仿真与分析,并与SOM网络一般聚类结果进行比较。结论表明,SOM网络的可视化方法简单、直观、易懂,对故障的判别率较高。 相似文献
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45.
46.
47.
冲击式压路机牵引性能试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对冲击式压路机各工况下牵引特性进行了试验研究,获得了牵引力随工况和牵引速度变化的规律,分析了牵引力与压实工况、压实力及牵引速度之间的关系,提出了基于试验的牵引力、牵引速度选择方法,试验研究结果为冲击式压路机的进一步研究、开发和工程应用提供了科学依据。 相似文献
48.
本文概述了一起ZL50装载机车架断裂解体事故,对车架进行了受力分析,加工制造质量检验,材料力学性能分析及金相组织分析等。在多方面分析研究基础上指出了该车架断裂的原因以及解体的过程,并提出了建议与对策。 相似文献
49.
泵式混凝土湿喷机液压系统可靠性分析与计算 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对泵式混凝土湿喷机液压系统的可靠性进行了深入探讨,在定性分析和定量计算的基础上,给出该机液压系统在不同工况下的可靠度,并提出了提高可靠性的途径。 相似文献
50.
柱塞马达压力信号是液压系统重要的信号源,其中压力脉动的特征变化能够反映系统局部乃至全局的运行状态。为从多成分混叠的压力信号中有效分离压力脉动成分,重构时域特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波包分解的压力脉动信号时域特征提取方法。首先,利用EEMD将压力信号与干扰信号分离;其次,根据柱塞泵和柱塞马达压力脉动信号的时频特性,利用小波包分解并重构得到柱塞马达压力脉动信号,提取时域特征;最后,结合实验分析脉动特征随工况的变化规律。该方法经实验验证可行有效,且结果表明:压力脉动幅度随转速的升高而减小,随压力的增大而增大,与压力脉动变化机理一致。研究成果可为柱塞马达的运行状态监测提供方法支撑。 相似文献