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161.
针对航空重力测量对数据后处理的要求,结合平台式重力仪系统的组成与工作原理,在重力异常信号的频域特征基础上,设计出一套有严格频域规范的航空重力数据后处理流程,并对某海域实测数据进行了处理。结果表明,重力异常值内符合精度为12条东西测线达到0.43mGal/140s和0.84mGal/100s,4条南北测线达到0.39mGal/140s和0.79mGal/100s;以同测线GT-2A单次测量结果为标准值统计标准差,12条东西测线为0.72mGal/140s和0.98mGal/100s,4条南北测线为1.41mGal/140s和1.53mGal/100s。结果表明,设计的航空重力测量数据后处理方法可以实现重力异常信号的高精度提取。 相似文献
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164.
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
165.
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为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
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数据采集系统动态特性的辨识和评价,是其总体性能评价中至关重要的一个目标。本文通过选取几个相互比较独立的指标来总体描述数据采集系统的动态特性,然后通过几个特殊的模型化方法将其动态特性分别以动态有效位数、传递函数、阶跃响应曲线和幅频特性、相频特性的方式给出,从而解决了数据采集系统动态特性的总体评价问题。 相似文献
170.