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针对原始LLE难以发掘非平稳振动信号高维非线性、不均匀或存在"孔洞"的采样数据潜在几何分布特征,提出一种基于LLE及其改进算法的滚动轴承故障诊断模型。通过将计算欧氏距离改进的局部线性嵌入(LLE)算法应用于滚动轴承故障诊断模型,在邻域因子k取值比较小时的情况下就可得到良好的特征提取效果,扩大了模型参数k的选取范围,减少特征提取计算的时间;通过将监督学习线性判别分析(LDA)能保证投影后样本在新的特征空间具有最大的类间距离和最小的类内距离的基本概念应用于改进距离的LLE算法参数选择后对其降维结果的直观的验证处理上,来确保降维样本在新的特征空间具有最佳的特征可分离性。并与未改进LLE算法及传统线性降维方法 PCA对比实验结果来验证基于改进距离LLE算法与离散度矩阵结合的故障诊断模型的优越性。 相似文献
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为了提高对齿轮非平稳、非线性故障振动信号的可分性及其故障诊断的准确性,并针对其高维数据样本的特点提出一种基于流形学习与LVQ的齿轮故障诊断模型。该模型首先利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法进行齿轮故障振动信号的分解,得到一系列固有模式函数(Intrinsic Model Function,IMF)分量。接下来对含有主要故障信息的IMF分量进行特征提取和选择并构造高维观测样本,再用流形学习等距特征映射(ISOMAP)算法对初步的高维观测样本故障特征进行进一步的提取并对特征属性的数量进行压缩,在保留齿轮故障特征的整体几何结构信息的同时降低了特征数据的复杂度,增强了齿轮故障模式识别的分类性能。最后通过学习矢量量化神经网络(Learning Vector Quantization,LVQ)根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去从而实现模式识别。通过比较实验结果来验证该模型的可行性。 相似文献
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本文介绍了软交换技术的功能和软交换网络的基本概念和软交换网络的框架结构、相关协议及特点,探讨了软交换网络的发展前景. 相似文献
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由于采集到的滚动轴承振动信号含有噪声,以及信号本身的非线性、非平稳特性,为了能够准确的识别出滚动轴承的故障状态,提出了局部线性判别嵌入(LLDE)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断模型。该模型首先采用相空间和流形学习相结合对振动信号进行降噪处理;构建的高维特征空间可以通过LLDE有效的进行降维和特征提取,再通过SVM进行训练构建模型,最后进行故障识别。通过对实验数据进行分析,验证了该方法能够有效地识别出故障类型,可以应用于滚动轴承振动信号的故障诊断。 相似文献
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内标法气相色谱定量分析对羟基苯甲醛 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍对羟基苯甲醛的气相色谱分析方法,以OV-17为固定相,氢火焰离子化检测器,邻苯二甲酸二乙醌为内标物,用无水乙醇作溶剂,采用内标法测定对羟基苯甲醛的含量。实验结果表明,该方法准确可靠,限制条件少,可用于对羟基苯甲醛产品的定量分析。 相似文献
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"看"其实是我们"心"的一种功能,眼睛不过是一个如同镜头的器官而已。而且人们任何的意念活动都会有相应的图像与之相关联——这是视觉艺术产生的基础,更是视觉传达设计观察的基础。"观察"是每个人自心本自具足的能力!养成明澈的心境,才能拥有珍宝般的"胸中风月",这时再看平凡的事物都是那样的有趣,生活本来就是艺术的行为!优秀的作品本来就在你的心中,只是你没有发现罢了。 相似文献
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以钝顶螺旋藻藻粉为试验材料,采用反复冻融法提取藻蛋白,研究不同浸泡时间(2,6,10,22和48 h),不同料液比(1︰10,1︰20,1︰30,1︰40和1︰50(g/mL)),不同冻融时间(0,2,4,6,8和10 h),不同冻融次数(0,2,4,6,8和10次)对钝顶螺旋藻藻蛋白提取率的影响。基于单因素试验结果,采用L9(34)进行正交试验设计,结果表明4个因素影响效果为:冻融时间最大,其次是冻融次数、浸泡时间,最后是料液比,最优提取工艺条件为料液比1︰20(g/mL)、浸泡时间22 h、冻融时间6 h、冻融次数6次。试验结果为钝顶螺旋藻在食品领域的深加工与利用提供理论依据。 相似文献
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