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731.
732.
基于支持向量经验模态分解的故障率时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对故障率时间序列的非线性与非平稳特性,提出一种基于支持向量经验模态分解(SVEMD)的预测方法。首先,将故障率时间序列分解为多个固有模态函数(IMF)与一个余量(RF),利用最小二乘支持向量机(LSSVM)预测时间序列两端的局部极值点,以抑制传统经验模态分解(EMD)的边缘效应;同时以LSSVM回归方式形成包络线,以取代传统EMD中的三次样条插值;然后,建立各IMF与RF的预测模型;最终,将各IMF与RF的预测结果相加以获得故障率时间序列的预测结果。仿真结果表明,该方法的预测精度较传统基于EMD的预测方法与单一预测方法有显著提高,可实现对故障率的准确预测。 相似文献
733.
提出一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的振动信号趋势项提取方法。利用EMD将信号分解为一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),根据振动信号过零点特性,对属于趋势项的IMF分量进行判别,并对判别为趋势项的IMF分量进一步利用最小二乘法进行趋势项拟舍,将拟合结果求和作为最终趋势项。数值模拟试验和实测数据处理结果表明,这一方法无需假设趋势项类型,且可不受EMD过程中模态混叠和端点效应的影响,使趋势项提取更为准确。 相似文献
734.
基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性. 相似文献
735.
为了研究分层燃烧火焰结构、发展适用于分层条件的亚格子燃烧模型,采用火焰面密度模型描述燃烧过程,通过化学热力学建表方法确定主要标量信息,对剑桥分层旋流燃烧器Sw B5工况进行大涡模拟研究。模拟结果表明,该亚格子燃烧模型可以很好地满足流场上游的计算,但是在下游存在偏差,这可能与所采用的皱褶因子模型低估了湍流对火焰的形变作用有关。由于燃烧放热引起的再层流化现象明显,钝体后回流区近似稳态。瞬时Q函数云图表明,流动在管口附近发生Kelvin-Helmholtz不稳定性并形成环状涡结构。瞬时、统计火焰因子云图表明Sw B5的燃烧机制主要由预混燃烧主导。 相似文献
736.
针对叶尖间隙主动控制系统的高压涡轮多层机匣,研究了机匣内部斜向冲击高肋结构中,定位螺栓对机匣换热特性的影响规律。试验中改变孔平均雷诺数-Re(2543~7121)、螺栓直径与冲击孔直径比D d(2.67,4.13,5.33)、螺栓间距与冲击孔直径比S d(23.2,30.7,45.2)等参数,获得了不同工况下螺栓安装面局部和平均Nu数变化规律,并整理出对应的经验关系式。研究中发现,安装螺栓的存在,显著增强了机匣表面的局部换热效果,但是平均换热系数的提升幅度有限。研究结果表明,在本文试验参数范围内,当保持螺栓间距比不变时,增加螺栓直径可以有效强化机匣表面的换热系数,如当螺栓直径比D d由2.67增加到5.33时,螺栓周围机匣表面平均Nu数增加幅度达20%~30%。当螺栓直径比保持不变的工况中,螺栓间距比S d为30.7时机匣表面平均Nu数达到最大值,但是螺栓间距比参数对机匣表面换热系数影响相对较小,平均Nu数的变化幅度在10%以内。 相似文献
737.
欧美国家促进乡村旅游发展的经验与启示 总被引:1,自引:0,他引:1
王永强 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2009,27(3)
乡村旅游作为一种利用乡村自然资源和人文资源,将第一产业和第三产业有机结合的新型旅游产品,对促进农业产业结构调整、农民增收致富和农村富裕劳动力转移起到了重要作用.我国乡村旅游起步较晚,当前又面临着产业升级换代问题,有必要借鉴欧美旅游业发达国家的成功经验.建立健全相关法律法规,充分发挥政府的组织协调作用,加大政府支持力度,开拓细分市场,注重形象宣传和推广. 相似文献
738.
739.
加速度会使目标回波信号的频谱展宽甚至偏移,使传统脉冲雷达测速方法不能准确估计信号的多普勒频率.为了克服目标的加速度对脉冲雷达测速的影响,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的径向加速度估计算法.对回波信号进行EWT变换和能量型频率主成分提取方法得到回波信号瞬时频率,并利用抗差最小二乘拟合得到相位高阶系数,进而估计目标径向加速度.利用估计的加速度对信号频谱进行补偿就能准确估计信号的多普勒频率.仿真表明EWT方法是一种高精度快速算法,且估计误差最接近待估参数的C-R下界.实测高速飞行器脉冲雷达I/Q数据验证表明,EWT算法估计的加速度精度优于0.4 m/s2.该算法可应用于脉冲雷达实时加速度估计. 相似文献
740.