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铼是一种国家重要的战略储备稀有金属,具有良好的热硬性,在利用树脂吸附交换法回收铼金属的生产线,对树脂的清洗、解吸、再生工艺尤为重要,本文通过对现场生产技术的难点研究讨论,提出了一种新型多功能树脂处理反应釜,通过实际验证,解决了现场技术难点。 相似文献
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基于经验模态分解的Hilbert-Huang变换(HHT)存在端点效应,从而影响分解效果。为了改善端点效应,提出了基于镜像延拓法的端点抑制方法。将改进的Hilbert-Huang变换首次应用到振动筛等振动机械的轴承故障特征提取中,通过实验表明该方法可以有效提取振动机械中故障信号的频谱特征,便于工程现场的应用。 相似文献
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针对转子不对中和滚动轴承微弱损伤的复合故障诊断问题,提出了一种基于平均经验算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和高效快速独立分量分析(Efficient Variant of FastICA,EFICA)的盲源分离故障诊断方法。利用EEMD算法将单通路复合故障信号分解成多个不同信号特征的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),解决了盲源分离中的欠定问题。在此基础上利用EFICA算法对各个不同信号特征的IMF进行故障特征分离。通过仿真实验和转子实验台的实验结果,表明该算法可以有效分离出各个不同的故障特征。 相似文献
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针对对称差分解析能量算子在高幅值振动干扰频率影响下性能较差的不足,在对称差分解析能量算子的基础上提出了一种改进的解析能量算子.该能量算子改用高阶对称差分序列替代对称差分序列以达到提高信号干扰比的目的,从而提高在高幅值振动干扰频率存在下提取故障特征的能力.此外,为了防止能量出现负值,该改进的能量算子采用了绝对值对其能量表达式进行加权处理.通过模拟实验证明了该方法在抗噪和抗振动干扰方面的优越性,及其它的非负特性.最后将其应用于真实轴承故障数据,发现该方法可以在恶劣工况下提取出故障特征频率. 相似文献
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从机械系统中传出的信号通常包含着不同的叠加振动成分,包括有用信息以及不可避免的背景噪声和其他频率干扰,因此波形较为复杂,并且其幅值和频率会随着时间发生变化。当背景环境较为复杂或噪声较大时,从混合信号中提取出的轴承故障特征信号更是如此。对于此类信号,模态分解算法不仅可以去除大量的高频噪声,而且还能将振动信号分解成一系列具有单一成分的模态分量,从而更好地发现振动信号的物理意义。引入一种新的轴承故障特征提取方法,首先利用变分模态分解算法先将故障信号分解为若干个成分单一的模态分量;然后利用一种新的能量算子——频率加权能量算子对含有故障频率的模态分量进行处理,得到其能量谱从而提取出轴承故障特征频率;最后以一种常见的振动筛分设备振动筛为实际案例,对其轴承故障特征进行提取,并通过对比,说明了该算法的优越性和实用性。 相似文献
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针对有限通信情形下航天器自主交会的故障检测问题,提出了基于Delta算子的鲁棒故障检测滤波器设计方法.采用C-W方程来描述航天器间的相对运动模型,通过Delta算子方法对其进行离散化处理得到系统的离散模型.在故障检测滤波器设计中,考虑信号量化和数据丢包同时存在的情况,并且采用随机伯努利序列来描述数据丢包现象.最后,基于LMI方法给出故障诊断存在的充分条件,并通过数值仿真验证了所设计滤波器的有效性. 相似文献
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介绍了高铼酸铵原有工艺流程及存在的问题,对原有提纯工艺进行了升级优化,完善了工艺流程及操作参数,增加了升温溶解、真空抽滤、冷冻结晶及离子交换树脂吸附等工序,实现了提纯的多级分离以及钾离子去除,过滤效率及产品质量明显提升,产品中高铼酸铵质量分数达到99.91%。 相似文献
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