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101.
为确定多声学模态压力振荡条件下带有1/4波长管声腔推力室的声学振型及其阻尼特性,揭示1/4波长管声腔对推力室压力振荡的抑制作用机理,对有声腔推力室和无声腔推力室进行近圆周壁面的定容弹激励仿真,激发了多模态的声学振型,给出了推力室压力分布的时空演化,并采用半带宽法定量评价每个激发声学振型的阻尼特性。结果表明:1/4波长管声腔成功抑制了目标振型(一阶切向振型)压力振荡,大幅度减小其幅值,而不是大幅度增加其半带宽,但可能增强其它非目标振型的压力振荡。声腔通过削弱目标振型波峰波谷压力差、声腔入口漩涡和增加壁面面积等三种方式来抑制目标振型压力振荡,主要以前者为主,前者旨在降低目标振型幅值,后两者是增加其半带宽。 相似文献
102.
为从受谐波和随机噪声干扰的振动信号中提取出故障冲击成分,融合四大基本形态学算子提出了改进形态滤波方法--平均组合差值形态滤波(ACDIF)方法,同时与固有时间尺度分解(ITD)相结合,并将ITD-ACDIF方法应用到滚动轴承的故障诊断中。首先,对轴承振动信号进行ITD分解得到一系列旋转分量(PRC);然后,以峭度为准则筛选出含故障信息丰富的有效PRC,对每个有效分量进行ACDIF滤波提取冲击成分进行信号重构;最后,利用频谱分析提取重构信号中的故障特征。数值仿真和轴承故障振动信号的试验结果表明,本文方法可有效滤除谐波干扰,提取强背景噪声下的冲击故障特征,实现设备的故障诊断。 相似文献
104.
为提高磁悬浮控制敏感陀螺(MSCSG)对陀螺载体姿态的敏感精度,基于其洛伦兹力磁轴承(LFMB)的设计结构,提出了一种力矩器非圆性误差补偿方法。首先,针对一种新型双球形包络面转子MSCSG,介绍了MSCSG的结构特点与陀螺载体姿态角速度敏感原理,并分别建立了MSCSG力矩器半径误差模型、转子偏转干扰力矩模型与陀螺载体姿态角速度敏感误差模型。其次,通过实验测量了力矩器的圆度,通过MATLAB进行数据拟合得到了力矩器的非圆特性,采用勒让德多项式级数对力矩器非圆性进行了描述,并有效补偿了因力矩器非圆性误差导致的姿态角速度敏感误差。最后,对误差补偿效果进行了仿真验证,结果表明该补偿方法使陀螺载体姿态角速度敏感误差降低了83.5%。此外,本文方法还可以解决LFMB陀螺的相关共性问题。 相似文献
105.
106.
为探究磁轴承失效时能否减轻转子跌落带来的损害,将人字槽径向动压气体轴承引入磁轴承转子系统,研究磁气组合轴承对系统动态性能的影响和动压气体轴承的支承特性。采用有限差分法和小扰动法求解气膜厚度方程和雷诺方程,研究动压气体轴承的静动态特性。对磁轴承电磁力进行了分析,采用磁轴承不完全微分PID(比例-积分-微分)控制策略,对系统进行了理论模态分析和试验模态分析,完成了系统高速旋转试验,测试了动压气体轴承在不同偏心率和转速下的承载力。结果表明,引入动压气体轴承可提高系统的动态性能,在磁轴承失效造成高速转子跌落瞬间,偏心率趋近于1,两个径向动压气体轴承能够产生较大承载力,减轻转子跌落造成的损害。 相似文献
107.
提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络(ARCN)的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。 相似文献
108.
基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法 总被引:10,自引:10,他引:0
研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断. 相似文献
109.
110.
基于局部均值分解和峭度图的滚动轴承包络分析方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和峭度图(kurtogram)的滚动轴承包络分析方法.该方法中,原始滚动轴承故障振动信号通过LMD进行自适应的频率成分分离和初步降噪,包络分析中带通滤波器的参数通过峭度图客观地提供,从而提高滚动轴承包络分析的准确度.通过对滚动轴承仿真信号以及实验信号的分析,结果表明:在低信噪比情况下,LMD可以自适应分离出滚动轴承的固有振动成分,峭度图可以自动确定包络分析中带通滤波器的参数,与传统包络分析比较,所提方法能更加清晰准确地提取滚动轴承的故障特征. 相似文献