SE-KSD优化的FRFT-VMD轴承故障诊断方法

提出了一种基于样本熵（SE）和峭度均方差（KSD）优化的分数阶变分模态分解（FRFT-VMD）的故障特征提取方法,同时结合随机森林（RF）分类器对故障进行自动识别分类。针对分数阶傅里叶变换中阶次选择对于数据可分性影响较大的问题,提出利用搜寻样本熵最小值来得到分数阶最优阶次,使得数据中重叠交叉部分在分数域内能更好分离。同时利用峭度均方差准则寻找变分模态分解最优参数使变分模态分解效果更好。通过数据库和实测数据的研究结果表明,该方法提取的信号包含更多和更明显的故障特征频率,大幅度提高了滚动轴承不同状态的故障诊断准确率。     

分析与对比Tessier五步连续法和BCR四步连续法提取各形态的羽毛羽绒重金属元素

为了研究与分析羽毛羽绒中重金属的各种形态,采用BCR四步连续法和Tessier五步连续法提取羽毛羽绒各形态的Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Ni和Sb等金属元素,并用原子吸收光谱进行测定。实验结果表明,各重金属在羽毛羽绒中的总含量和各金属元素形态的分布存在差异,Zn的总含量最多,Cd最少;Pb有效态分布最高,活性较大,Ni不可利用态分布最高,较为稳定。2种方法测出的各元素重金属总量、各种形态的含量和比例相接近,说明这2种方法提取羽毛羽绒各形态重金属元素是较为合理的,2种提取方法均可使用。