MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。     

基于局部特征尺度分解和数学形态滤波的齿轮故障诊断方法研究

为了实现齿轮故障的精确诊断,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和数学形态滤波的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号进行局部特征尺度分解,得到若干内禀尺度分量(ISC);然后,依据峭度准则,选取峭度最大的ISC作为故障特征分量,再运用形态差值滤波器对其进行滤波;最后,对滤波结果求取频谱并进行故障诊断。通过对仿真结果和实验数据的分析,说明了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取故障冲击特征的能力,能够有效地实现齿轮故障的精确诊断。     

美军作战概念发展及其逻辑

美军长期以来秉持“概念驱动”的理念,将作战概念创新作为军队建设发展的重要牵引推动力。系统地总结了美军作战概念的演进脉络,分析了美军“分布式杀伤”“多域战”和“马赛克战”的内涵特点及其联系,最后结合美军作战概念的演进变化,从作战概念研发的作用、制胜机理和战争形态的发展趋势及未来战争的准备方向等方面提出了对美军作战概念发展的认识,可以为我军建设发展特别是作战理论体系化建设提供参考。