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针对实测转子振动信号的非平稳特性和在现实条件中难以获得大量典型故障样本的问题,提出一种基于谐波窗分解(harmonic window decomposition,HWD)、样本熵与灰色关联度相结合的故障识别方法。首先,为了降低噪声的影响,引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用不分层分析的HWD来提取包含转子典型故障信息的6个特征频带,运用非线性动力学参数样本熵作为特征,计算转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动、油膜振荡等5种工况的样本熵。最后,由于灰色关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以特征频带的样本熵为元素构造特征向量,通过计算不同振动信号的灰色关联度来判断转子的工作状态和故障类型。试验分析结果表明,所提的方法能够有效地应用于转子系统的故障诊断。 相似文献
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郭德伟 《中国新技术新产品》2011,(1):1-1
矿产资源勘探、采矿作业、地表下沉、地下水运移、地应力分布以及环境污染等均为三维现象,当试图以二维系统来描述它们时,就不能精确地反映、分析或显示有关数据。如何建立起适应矿山地理信息系统的三维数据结构已成为矿山地理信息系统研究中迫切需要解决的问题。 相似文献
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提出了一种表面粗糙度Ra测量不确定度的计算方法。该方法依据高斯滤波的基本原理计算检验结果,并根据信息熵与不确定度的关系计算检验结果的不确定度。实验结果表明,根据Ra的测量结果及其不确定度和ISO14253-1给出的判定原则,可以定量地判定产品是否合格,从而减少产品的误收和误废。最后,对利用高斯滤波法和最小二乘法计算的检验结果及其不确定度进行对比,认为在考虑检验结果不确定因素的基础上,高斯滤波法更适合表面粗糙度参数的评定。 相似文献
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针对齿轮发生故障时,其不同频带能量分布与其故障状态间存在一定的映射关系,提出一种基于集合经验模式分解与灰色相似关联度相结合的故障诊断方法。引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮原始加速度振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。采用集合经验模式分解方法将降噪后的齿轮非平稳加速度振动信号分解为有限个平稳的本征模态函数,从中选取包含故障主要信息的前几个本征模态函数分量并计算其能量分布。由于灰色相似关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以能量分布为元素构造特征矢量,通过计算不同振动信号的灰色相似关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。实例分析结果表明,提出的方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。 相似文献