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为了解决齿轮箱的故障诊断问题,提出了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的齿轮箱故障诊断方法。该方法首先对齿轮箱振动加速度信号进行MED降噪处理,对降噪后的信号在幅域、频域和能量域进行特征参量提取,建立特征向量,以此作为输入建立多分类支持向量机,通过交叉验证方法优化模型参数,判断齿轮箱的故障类型。实测齿轮箱振动信号的故障诊断结果表明,该方法能有效识别多种齿轮和轴承的故障类型,优化模型参,数有助于提高故障识别准确率。 相似文献
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粉状磷铵生产中喷雾机油位测量系统刘志川桑朝阳(襄樊市无机化工总厂441001)中图分类号TQ442.141问题的提出我厂30kt/a粉状磷铵生产装置系四川省化工设计院设计,生产系统中全部采用国产仪器仪表测量及控制。中和工段生产出的料浆经输料泵送到干燥... 相似文献
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