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局部波动特征分解(LOD)方法是一种新的自适应时频分析方法。该方法通过采用微分、坐标域变换、分段线性变换三种运算,可以高效地将信号自适应分解为一系列的单一波动分量(MOC),非常适合于处理多分量信号。然而,由于分段线性变换的使用,虽可以显著提高算法的计算效率,但会使MOC分量缺乏光滑性,从而导致失真。对此,将样条曲线形状可调可控的有理样条函数引入LOD方法替代分段线性变换,提出了基于有理样条函数的局部波动特征分解(RS-LOD)方法。在详细阐述RS-LOD分解原理的基础上,通过仿真信号将RS-LOD、LOD和经验模态分解(EMD)进行了对比分析,结果表明RS-LOD方法可以明显改善原LOD方法中MOC分量光滑度差的问题。此外,针对旋转机械故障振动信号的多分量调制特点,将RS-LOD方法应用于旋转机械的故障特征提取,对滚动轴承和齿轮箱故障振动信号的分析结果表明,RS-LOD方法可以有效地提取旋转机械振动信号的故障特征。 相似文献
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阐述了PLC与变频器的供水自动化控制系统的构成,泵组切换与恒压供水控制方法和系统保护功能的实现。随着变频调速技术的发展,变频恒压供水系统已经取代了传统供水方式,广泛应用于工矿企业和市政供水系统。 相似文献
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局部均值分解方法在调制信号处理中的应用 总被引:1,自引:2,他引:1
为了提取多分量调制信号的调制信息,研究了一种信号分析方法——局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法。LMD方法首先将一个多分量的调制信号自适应地分解成若干个具有一定物理意义的PF(product function)分量,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,然后求出每个PF分量的瞬时幅值与瞬时频率,从而获得原信号完整的调制信息。本文用LMD方法对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取出信号的调制信息。 相似文献
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针对120mm液压剪存在液压冲击造成故障较多的问题,通过对液压冲击形成的原因分析,找出了适合的解决措施并取得了良好的效果. 相似文献
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针对旋转机械不同类型故障会使振动信号具有不同形态特征及振动信号信噪比低等特点,提出基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)与形态谱的旋转机械故障诊断方法。其中的LMD能对旋转机械原始振动信号进行降噪处理,而形态谱则能反映振动信号的形态特征,从而能判断旋转机械的工作状态。将该方法用于转子系统故障诊断,分析结果表明,该方法能有效提取旋转机械故障振动信号的故障特征,能准确识别旋转机械的故障状态。 相似文献
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针对现有矿用防灭火阻化材料存在流动性差、灭火效果不理想、成本高等问题,采用水溶液聚合法合成无机黏土复合高吸水性树脂,对其进行结构表征和热稳定性测定,并结合煤自燃升温过程对其阻化性能进行研究。红外光谱测试及热稳定性分析结果表明,制备的复合高吸水性树脂具有高吸水性特征的主要官能团,热稳定性高。采用CaCl2、抗坏血酸、复合高吸水性树脂3种阻化剂对煤样进行阻化处理,并对阻化后的煤样进行氧化动力学和指标性气体测试,结果表明,相比原煤、CaCl2溶液和抗坏血酸阻化的煤样,煤样温度达到70℃时复合高吸水性树脂阻化煤样氧消耗量最小,交叉点温度最高,产生CO和CO2所需的初始温度更高,说明复合高吸水性树脂对煤自燃的抑制效果更好。 相似文献