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针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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单级长脉冲LTD模块的设计及分析 总被引:1,自引:1,他引:1
为了解直线型变压器驱动源(LTD)的工作特点,掌握LTD对百ns方波脉冲的响应情况,设计了一台可输出电压峰值>20 kV,脉冲半高宽约150 ns的单级长脉冲LTD模块。对整个装置的各个单元的设计进行了详细介绍,通过理论分析进行优化,给出了合理的参数,该LTD模块采用两路并联馈电。每路馈电脉冲由30 kV高压电缆绕制而成的脉冲形成线产生,且为减小回路杂散电感的影响,设计制作了一个低电感、较小抖动的三电极触发开关。初步的实验结果表明,初、次级间电压吻合的很好,验证了理论分析及装置设计。最后针对以上工作中的不足提出了今后的工作重点,包括对磁芯非线性磁导率和损耗的研究,提出更加符合实际的变压器模型,对LTD以及馈电装置的布局研究等,为将来优化设计并多级串联,实现更高电压输出奠定了基础。 相似文献
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针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对金属磁记忆信号容易受到环境噪声影响,使得缺陷信号可检测性降低的情况,首先,利用传统的奇异值分解方法对场桥主梁磁记忆信号进行分解和重构,发现尽管可以取得较为理想的降噪效果,但如何自适应确定重构时的奇异值个数仍存在困难;然后,将磁记忆信号按照二进递推方法构造矩阵,重复进行奇异值分解可以获得具有不同分辨率的近似信号和细节信号,从而形成多分辨奇异值分解,其中细节信号对应磁记忆中的噪声成分,近似信号为去除噪声之后的有效磁记忆信号,从而实现了磁记忆信号的降噪。将该方法用于某场桥主梁磁记忆信号的处理,有效地提高了重构信号的信噪比,准确地判断出了该主梁的应力集中区域,为评估其应力状态和早期故障诊断奠定了基础。 相似文献
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针对故障齿轮振动信号的非平稳特征和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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采用阳极氧化法在纯钛表面制备出了TiO2纳米管阵列薄膜.以罗丹明B为目标降解物,20W紫外灯(λ =253.7 nm)作为光源,探讨了制备Au-TiO2纳米管阵列(Au-TNTs)的最佳工艺,并采用扫描电镜(SEM)、X射线衍射物相分析(XRD)、能谱分析(EDS)等对样品进行了表征.结果表明,以1g/L HAuC14+ 30 g/L H3BO3为沉积液,当沉积电压为2.5V、超声条件下电沉积时间为60 s时,可制得理想稳定的Au-TNTs;Au掺入量占薄膜质量的16.71%,Au的掺入并没有改变TiO2纳米管阵列的表面形貌及晶型,但却显著提高了TiO2纳米管阵列的光催化活性.将Au-TNTs用于制糖废水的光催化降解,结果发现:当光照时间为30 h、pH值为1时,Au-TNTs对制糖废水的光催化降解率可达89.59%,比TNTs高出80%.Au-TNTs对制糖废水的光催化降解过程符合一级动力学过程. 相似文献