单轴承主发电机试验安装方式改进

针对单轴承主发电机试验安装系统分析了主发电机振动速度值超差的原因,对原试验安装方式进行了结构改进,改进后的安装方式作为典型结构应用到其他单轴承主发电机的试验中.     

基于Python的振动监测与故障诊断系统开发

风机、泵和离心机等旋转设备是广泛应用于工业生产和日常生活的重要设备。在“服务型制造”的转变推动下,智能化、自动化以及数字化是这些设备的发展趋势,也是提高设备安全性、可靠性的重要方式。通过现场检测端和远程Web端的软、硬件设计,结合经典故障诊断算法与利用大数据的人工智能诊断方法,开发了低成本、高开放性振动监测与故障诊断系统,实现了旋转设备的运行状态监测与故障在线诊断和远程协同会诊功能,顺应智能制造的趋势,提供了针对风机等旋转设备运维的可行方案。     

模块化、规范化设计在GKD1A型机车上的运用

GKD1A型机车是在GKD1型机车的基础上进行全面的改进而设计开发的新产品。GKD1A型机车的设计融入了模块化、规范化设计理念,是调车机车市场上的新产品。介绍了模块化、规范化设计理念在GKD1A型机车总体布置和主要部件结构设计中的运用。     

基于p-稳定分布局部敏感哈希地址的鲁棒音频检索方法

局部敏感哈希（Local-Sensitive Hashing, LSH）索引方法具有快速的优点,对数据规模具有子线性的时间复杂度。但是该方法对待检集合的选取要求苛刻,容易将带噪数据排除在待检集合之外,导致检索精度下降。针对这一缺点,本文从p-稳定分布理论出发,分析噪声对数据的局部敏感哈希地址的影响,并利用数据的哈希地址受噪声影响在原始地址附近偏移的特性,提出一种鲁棒的音频检索方法。该方法将LSH地址直接作为相似性判定的特征,并通过扩大检索范围来提高噪声鲁棒性。实验表明,所提方法在噪声鲁棒性方面优于LSH索引方法;进一步引入向量搜索算法优化后,其检索速度也可达到与LSH索引方法接近的水平。      

基于矢量量化的弦乐颤音自动检测

自动音乐标注是音频信息检索的基础,并可广泛应用于辅助音乐教学、辅助音乐创作等许多音乐相关领域。然而,在弦乐器演奏的音乐中存在着大量用于修饰或表现乐曲情感、风格的颤音。在对这类乐器的自动音乐标注中,如果不进行颤音检测而直接进行标注容易出现错误。对基于矢量量化的弦乐颤音识别方法进行了研究,提出了一种用于对整段音乐进行颤音检测的方法。实验证明这种方法是精确有效的。