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1.
由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
2.
为了使弹性基础的隔振效果达到最佳,对影响其隔振效果的参数进行了优化设计.根据双自由度有阻尼振动动力学模型,应用傅里叶变换法求出振动传递率;基于序列二次规划法的锻锤砧下直接隔振优化设计模型,结合振动传递率化简结果,合理确定隔振系统优化参数.以5t模锻锤为例进行优化设计,分析结果表明,经优化后的参数使振动传递率下降25.29%,该方案使机器振动衰减更快、更平稳,符合实际要求. 相似文献
3.
基于小波分形理论的风电轴承故障识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对风电轴承振动特征信号易被环境噪声调制污染、信噪比低、具有非线性和不平稳的特点,利用基于小波分形的故障识别方法对此进行了研究.采用小波包分解,利用互信息法和Cao算法分别确定了相空间的延迟时间和嵌入维数,根据不同频带的关联维数变化确定风电轴承的工作状态.该方法不依赖于风力机工作的动力学模型,对整体系统信息状态变化敏感.通过现场实验证明,该方法较好地解决了风电轴承故障难以识别的问题,为更加细致地研究风电轴承振动信号提供了重要参考. 相似文献
4.
介绍了多焦视网膜电图电信号的采集方式及应用m序列和互相关分离提取各个刺激部位反应的技术。根据各部位反应获得的视网膜功能地形图,为临床早期发现局部视网膜功能损害提供客观的评价工具。 相似文献
5.
提出了广义零件的概念,并以某类广义零件(电子产品的壳体类零件)的设计为任务,应用现代设计方法的基本思想,对其设计中的Bottom-up与Top-down设计方法进行比较,总结两者的优缺点,提出了针对广义零件设计行之有效的流程方案,即基于单元特征构建及整体装配的零件设计方法.该设计方法支持并行工程及协同设计,易于数字化实现,并以某广义零件为例,通过通用3D设计软件,使该设计方法在计算机上得以实现. 相似文献
6.
7.
为了实现大型曲面透明件雾度和透光率的实时测量,设计了一种由LED作为光源、双积分球作为信号测量端的雾度和透光率测试仪。在系统工作原理上完成了透光率和雾度的理论推导,然后进行了光源光谱分布对系统测试结果影响的仿真分析,光学设计,积分球参数设计以及支撑调整机构设计,提高了系统的测试精度和效率。最后,对大型曲面透明件雾度和透光率实时测试仪进行标定和样品测试。测试结果表明:标准雾度片的透过率绝对误差均小于0.4%,雾度绝对误差均小于0.3%,用户提供样品的透过率测量值与理论计算值的偏差亦小于0.4%,满足用户要求。 相似文献
8.
推扫型TDI CCD光学遥感器动态成像研究 总被引:18,自引:12,他引:6
针对基于推扫技术的TDI CCD空间光学遥感器动态成像试验,研制了一套检测系统。在系统中,设计了模拟卫星推扫的双支承U型结构精密转台。搭载遥感器,以角速度0.555°/s在±5°的范围内转动时,转台稳速控制精度达到0.3%。设计了一种奈奎斯特频率靶标,在每组矩形垂直靶条间加入公差为a/n的等差级数间隔靶条,解决了遥感器推扫时CCD像元与垂直靶条像匹配不确定性问题,使配准简化,提高了测量结果的准确性。试验结果表明:遥感器获得了垂 直、水平及45°方向的0视场,±0.86视场奈奎斯特频率靶条像,验证了采用推扫技术的TDI CCD遥感器所具有的高品质。 相似文献
9.
改进粒子群算法优化的支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对惩罚因子C和核参数g选择不当造成支持向量机(SVM)分类效果不理想的问题,在基本粒子群(PSO)算法基础上引入动态惯性权重、全局邻域搜索、种群收缩因子、粒子变异概率等操作,提出了一种新的改进型粒子群(IPSO)算法优化SVM参数的分类器。采用Libsvm工具箱中的公共数据集BreastTissue,Heart和Wine来测试其分类效果,结果表明IPSO-SVM分类器在预测精度和分类时间上明显优于SVM和PSO-SVM分类器。然后将其应用于滚动轴承的二分类问题和多分类问题的故障诊断中,仿真实验证明IPSOSVM分类器能显著提高全局收敛能力和收敛速度,可得到理想的分类结果。最后,用IPSO-SVM分类器对实际轴承进行故障诊断,结果验证了其拥有良好的分类稳定性,值得进一步在工程领域内推广。 相似文献
10.