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51.
为了准确提取滚动轴承故障非平稳信号中的故障特征,提出基于变分模态分解(VMD)和包络切片谱的轴承故障特征提
取方法。该方法使用 VMD将轴承故障信号分解成 1组模态分量,并进行 Hilbert变换求取各模态分量的包络信号,进而求取包络
信号的切片谱(VMD包络切片谱)来提取轴承故障特征。为了进行对比,同时对各模态分量进行幅值谱分析,得到其VMD幅值谱。
分别采用VMD包络切片谱和VMD幅值谱对正常轴承振动信号、内圈故障信号、外圈故障信号、滚动体故障信号进行分析。结果
表明:在VMD幅值谱中无轴承故障特征频率,在VMD包络切片谱中分别存在内圈、外圈和滚动体的故障特征频率fi、fo、fb及相关的
倍频和调制频率成分,从而验证了VMD包络切片谱进行轴承故障特征提取的有效性与优越性。 相似文献
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55.
56.
A linear acceleration sensor,which is inspired by the human balance organ,is designed and prepared. It uses a liquid mass-block and a symmetrical-electrodes metal-core polyvinylidene fluoride fiber(SMPF)as the sensor element. The output signal of the sensor has an exponential relationship with the excitation amplitude of the impacting vibration. It is capable of detecting the amplitude and the correct frequency for sinusoidal excitations using an exponential correlation. The experiments indicate that both the output signal of the sensor and the resonance frequency increase substantially with increasing diameter of the metal core. The first-order resonance frequencies of the sensors with 40,60,and 80 μm diameter metal wires are below 10 Hz,which is near the range of human body motion frequencies. 相似文献
57.
58.
基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术 总被引:1,自引:0,他引:1
不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时间,数值结果显示,航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型,并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法,构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式,分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下,解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明,基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效,在大规模航班恢复的情况下,可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比,所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。 相似文献
59.
滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提
取的准确性,将基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)用于滚动轴承振动信号的降噪中,并对降噪后的轴承故障信号
进行双谱分析。结果表明:CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰,经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱全局图存在明显差异,根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分;通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率,从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚
动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。 相似文献
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