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41.
功率谱分析在筒式钢球磨煤机内存煤量测量中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
采用Welch功率谱估计法和切比雪夫窗,分析了噪音信号与筒式钢球磨煤机内存煤量的关系,分析了球磨机噪音信号的构成,提出了特征频段搜索的方法并根据能量-时间变化曲线确定了噪音信号的特征频段,实现了对球磨机内存煤量的测量.将结果应用到磨机负荷检测仪的研制中,取得较好的效果. 相似文献
42.
43.
本文以某陶瓷机械厂抛光机的关键工作部件——磨头的振动机理为基础,对磨头振动信号进行了采集并采用功率谱分析的方法找出了磨头振动的主要原因。试验表明,功率谱分析是抛光机磨头故障诊断的一种有效方法。 相似文献
44.
钛合金中钒元素看谱分析方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
使用光栅看谱镜和棱镜看谱镜研究了钛合金中V元素看谱分析用可见光谱线特征,计算机模拟了V和Ti元素的可见光谱图,摄制了彩色图谱.研究了钛合金中V元素的V437.92 nm、V459.41 nm和 V485.15 nm等分析谱线组的特征,给出了分析用谱图和半定量分析用强度标志.研究了钛合金中V元素的看谱分析方法,进行了牌号鉴别应用研究.结果可用于钛合金和其他合金中V元素的定性分析、半定量分析,满足生产现场材料牌号鉴别的需要. 相似文献
45.
基于阶比双谱分析的发动机故障特征提取 总被引:13,自引:0,他引:13
双谱估计是非线性、非高斯信号分析的有力工具,它能抑制加性有色噪声的影响,辨识非因果、非最小相位系统或重构非最小相位信号,抽取由于高斯性偏离引起的各种信息,检测和表征信号中的非线性以及辨识非线性系统。但是它是以分析稳态信号作为前提条件。严格上讲,用它去分析内燃机上所得到的非稳态信号是不合适的。阶比双谱估计是一种新方法,将等时间间隔采样(△t)所得的非稳态信号按等转角间隔(△θ)重采样,得到阶域中的稳定信号,再用双谱进行分析。通过仿真信号的分析对比显示了该方法的优越性。运用此方法对内燃机主轴承不同间隙下的噪声信号进行分析,结果表明,此方法能有效地提取故障的特征,实现状态监测。 相似文献
46.
用胭脂红酸极谱分析法测定人血清白蛋白的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在pH值为4.0的Britton-Robinson(B-R)缓冲溶液中,胭脂红酸在滴汞电极上-0.54V(vs.SCE)处有一个灵敏的极谱还原峰,加入人血清白蛋白(HSA)后,两者之间发生结合反应形成复合物,其还原峰电位不变,而还原峰电流明显下降。峰电流的降低与蛋白质浓度在一定范围内成正比,优化了结合反应条件和电化学测定条件,建立了测定血清白蛋白的电化学分析新方法,应用于人血清白蛋白的测定,线性范围为2.0~70.0mg·L-1。考察了共存物质的影响,并应用于人血清样品中蛋白质含量的测定,结果与传统的考马斯亮蓝G-250光度法一致。本方法简便、准确、灵敏,选择性和重复性好。 相似文献
47.
提出基于全相位谱分析的自混合干涉信号处理方法,用于减小激光自混合干涉位移测量的误差.首先,基于三镜法布里-珀罗腔模型介绍了自混合干涉系统的数学模型,分析了自混合干涉信号的产生机理和特性.然后,研究了弱反馈条件下自混合干涉位移测量方法,采用全相位谱分析算法进行相位测量,重构外部反射体位移曲线;讨论了信号处理算法原理并进行了算法仿真.最后,进行自混合干涉位移测量实验,并给出压电陶瓷位移测量实验结果.结果表明,全相位谱分析算法可将自混合干涉位移测量误差减小到4.4 nm;应用全相位谱分析算法分析自混合干涉信号,可在不增加外部光学元件的前提下将位移测量误差减小到纳米量级. 相似文献
48.
全相位谱分析在自混合干涉位移测量中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于全相位谱分析的自混合干涉信号处理方法,用于减小激光自混合干涉位移测量的误差。首先,基于三镜法布里-珀罗腔模型介绍了自混合干涉系统的数学模型,分析了自混合干涉信号的产生机理和特性。然后,研究了弱反馈条件下自混合干涉位移测量方法,采用全相位谱分析算法进行相位测量,重构外部反射体位移曲线;讨论了信号处理算法原理并进行了算法仿真。最后,进行自混合干涉位移测量实验,并给出压电陶瓷位移测量实验结果。结果表明,全相位谱分析算法可将自混合干涉位移测量误差减小到4.4nm;应用全相位谱分析算法分析自混合干涉信号,可在不增加外部光学元件的前提下将位移测量误差减小到纳米量级。 相似文献
49.
本文较详细的研究了SeSO_3~=-IO_4~--K_2CO_3体系的条件。此体系的空白值比SeSO_3~=-IO_4~--NH_4Cl体系低100倍,检测下限为5×10~(-5)微克/毫升;E_p=-0.85V(VS.S.C.E.)。利用金属锑能被硝酸浸蚀而变成Sb_2O_4的特性,在溶样过程中使硒与基体锑分离。锑的分离效果为98.7%以上,硒的回收率为95—104%。 相似文献
50.
《机械设计与制造》2016,(8)
为了消除噪声对轴承诊断效果的影响,提出了一种局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和空域相关相结合的轴承声发射信号特征提取方法。首先,利用LMD将轴承故障的声发射信号分解为若干个乘积函数(Production Function,PF)的线性组合;然后,采用峭度准则选取能够反映轴承故障特征的PF分量,对选取的PF分量分别采用空域相关法进行去噪,再重构去噪后的PF分量。最后,对去噪后声发射信号进行Hilbert包络谱分析,并与所选PF分量直接Hilbert包络谱分析结果进行对比。仿真计算和实验分析表明,本文提出的方法能够有效地提取轴承故障声发射信号特征。 相似文献