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电镀新工艺的发展方向已倍受人们的关注。通过分析与研究,介绍了国内外采用综合电镀新工艺的概况,对如何采用低氰和低铬电镀工艺,改进镀前处理工艺等方面作了综述,并对如何有效控制产品质量,合理选择槽液、加温方式也作了介绍。 相似文献
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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
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基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用 总被引:2,自引:9,他引:2
滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法 总被引:2,自引:7,他引:2
将支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)、经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)方法和AR(Auto-Regressive,简称AR)模型相结合应用于滚动轴承故障诊断中。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个内禀模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,从而实现了滚动轴承故障诊断的自动化。 相似文献
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随着近些年民用航空事业的发展,飞机的总重量和轮胎压力不断提高,因此对机场跑道道面提出了更高的质量要求,不仅要求具有足够的承载力,而且要具有良好的使用品质。我国地域辽阔,温度差异大,有些地域气候复杂多变,使用沥青做跑道道面,对沥青各方面指标都有很高要求,现阶段沥青道面存在的问题主要体现在:①高温车辙及变形;②水损坏严重;③寒冷地区沥青道面温缩裂缝。而这些问题的存在又都与沥青混合料中沥青的性质有着密切的联系,为了解决 相似文献
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基于径向基函数的变量预测模型模式识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对变量预测模型模式识别方法中4种数学模型不足以反映特征值之间复杂关系的缺陷.因此,提出了一种基于径向基函数的变量预测模型(VPMRBF)模式识别方法,把提取的特征值输入到VPMRBF分类器中,然后通过训练样本建立反映特征值之间复杂关系的径向基函数预测模型,最后把测试样本的特征值作为径向基函数预测模型的输入,以预测误差平方和为依据完成分类.该方法充分有效地利用并且结合径向基函数和变量预测模式识别方法的优点,实现了故障特征提取到故障识别的全程诊断. 滚动轴承故障诊断实验分析结果表明:与径向基神经网络、支持向量机和变量预测模式识别方法相比,VPMRBF的识别率分别提高了4.75%,1.75%和5.25%. 相似文献
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南航货运系统是中国南方航空股份有限公司(以下简称南航)自主设计开发的一个实时的生产一线的系统,其应用规模比较庞大,其功能覆盖货运业务各生产领域,文章着重对设计该系统时所考虑的流程和功能、体系结构、测试、信息安全等方面进行论述,体现了设计和实施该系统的主要思路。 相似文献
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