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目前已有的几种RBF网络训练方法对于含有随机噪声的复杂样本训练速度过慢且分类性能不稳定,依据相对熵最小原理,提出了一种改进的RBF网络训练方法--输出-输入聚类法.利用此方法对旋转机械故障样本进行训练,并与其它方法进行了比较,结果表明,此训练方法用时短,网络结构简单,受噪声影响小.将所创建网络应用于故障诊断,实例表明,此方法训练的网络诊断结果准确,在故障诊断中具有良好的应用前景. 相似文献
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建立了慢走丝电火花线切割单脉冲放电模型,利用有限元分析了单脉冲放电温度场分布。计算出该条件下工件放电凹坑几何特征,与实际切割条件下的材料去除率进行了对比,并根据电火花线切割的加工特点进行了修正。讨论了不同峰值电流和脉冲宽度条件下,蚀除凹坑体积与材料去除率(MRR)的变化规律,并分析了峰值电流和脉冲宽度对MRR的交互作用。分析结果表明:考虑实际加工的相关因素,模拟的单脉冲放电的MRR经修正后可以近似表征实际连续切割时的MRR;单个凹坑的蚀除量随着电流和脉宽的增大而增大,并且电流和脉宽的交互作用随着它们取值的增大而更加明显。 相似文献
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谐波恢复的时间平均三阶累积量方法及其工程应用 总被引:1,自引:1,他引:1
为了识别在强高斯噪声背景下振动信号的谐波成分,从三阶累积量的估计算法出发,提出了基于时间平均的三阶累积量算法,进行振动信号的谐波恢复。时间平均三阶累积量是三阶累积量的一种估计值。理论推导表明,随机相位谐波过程时间平均三阶累积量为非零值,而且其一维切片仍然是谐波过程。由此提出了一种在强高斯噪声背景下识别信号的谐波成分的频谱分析方法。该方法对抑制振动信号中的高斯噪声、正确识别其中的谐波成分十分有效,工程应用实例和信号仿真都很好地验证了该方法的正确性。 相似文献
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复局部均值分解全矢包络技术及其在转子故障特征提取中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为更全面提取转子故障特征,将全矢谱和复局部均值分解(Complex local mean decomposition,CLMD)相结合,提出二元的全矢包络技术——CLMD全矢包络技术。采用正交采样技术获取转子同一截面上互相垂直方向上的振动信号,并将其组成一个复数信号;运用CLMD将复数信号按能量从高到低的顺序依次分离出系列复乘积函数(Complex product function,CPF),并解调出CPF的复包络;由于故障特征主要在能量较高的CPF分量中,通过全矢谱技术融合前几阶CPF分量的包络信号,得到相应的全矢包络谱。仿真的调幅-调频信号分析结果表面,较之Hilbert解调,CLMD全矢包络技术可提取隐含的调频信息,而且不存在虚假的低频谱线。转子试验台模拟的基座松动信号、碰摩信号分析结果表明,较之单源信息的包络谱,CLMD全矢包络技术提取的谱线特征更清晰、全面,而且根据全矢包络谱可有效区分基座松动引起的碰摩和单一碰摩故障。 相似文献
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全自动收花机是针对家庭作坊用户市场专门设计的新型电脑横机机型。该机编织原理与手摇横机类似,但可实现全自动编织,减少人工成本。因而,它是一个机电一体化的创新产品,涉及到机械设计、计算机技术、电子驱动、自动控制、针织工艺等诸多领域。以嵌入式全自动收花机控制系统为主要研究内容,研究其基本的编织工艺及其机床主要功能部件。在此基础上,提出一种采用嵌入式技术和数字控制的多CPU协同工作的控制系统,详细描述其系统架构、硬件设计和软件功能的实现方法。实际使用表明:该控制系统设计合理、可靠、稳定,具有较强的市场竞争力。 相似文献
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