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针对多尺度散布熵(MDE)在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵(IRCMNDE)和最近邻凸包分类(NNCHC)的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵(RCMDE),将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE(故障识别准确率为95.99%)和RCMDE(故障识别准确率为97.60%)的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。 相似文献
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近年来数据同化(DA)被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法(PIV)、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波(EnKF)、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes (RANS)模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分(4DVar)等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。 相似文献
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推力特性是发动机的重要特性,也是评价发动机喷管性能优劣的重要指标.而发动机的推力特性会随高度的变化而产生一定的变化,同时,喷管型面和结构形式,也是影响其推力特性的重要因素.目前,国内外都在研究和优化发动机喷管的结构形式和型面,改善和提高喷管的性能.为了研究分析双钟形喷管和塞式喷管的高度补偿特性,需要进行地面模拟试验.为满足在FD-20A风洞中进行高度补偿喷管试验的需要,开展了高度补偿冷态模拟试验技术研究,对在冷态模拟条件下的喷流模拟技术、喷管推力测量试验技术和流动显示技术等进行了研究,满足了试验的需求. 相似文献
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为快速、精确地复现自由摇滚实验得到的机翼摇滚运动,在控制伺服电机的传统PID参数基础上增加了基准速度修正系数Kv,并将其视作PID参数的一部分,在此基础之上给出了一种PID参数的快速估计方法.利用该方法可以快速得到不同试验状态下控制伺服电机复现机翼摇滚运动的PID参数,提高了调试反馈控制量的效率.同时,发现在进行PID参数调节之前对速度时序曲线进行光滑化预处理,能为进一步进行PID调节打下坚实基础,提高电机驱动模型复现机翼摇滚运动的精度.最后,通过风洞试验对给出的方法进行了实验验证. 相似文献
138.
旋翼非定常气动载荷实验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对在4m直径旋翼/机身组合模型试验台上进行的非定常气动载荷试验结果进行了分析,试验完成了总距、周期变距突增对拉力和力矩的影响。本文还对试验结果和理论计算结果进行了对比分析,给出了分析结论。 相似文献
139.
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