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作者:lujianjun | 来源:欧科机械 | 发布时间:2018-05-20 09:43 | 浏览次数:

(多输入多输出)正弦加随机混合振动试验的控制方法,指出混合信号中正弦信号和随机信号的精确分离是提高控制精度的关键因素。提出了具有滤波特性的相关积分法在时域中识别正弦信号,避免了频域识别的泄露误差问题,详细推导了将给定频率的正弦信号从混合信号中分离出来的公式;数值计算显示该方法的识别精度达到0.44%。以一悬臂梁作为研究对象建立两输入两输出振动试验系统模型,使用比例均方根控制算法和正弦幅值修正法分别对随机振动和正弦振动进行修正,将随机信号控制在参考谱的±3dB以内,将正弦信号的幅值控制在参考值的±10%以内,满足振动试验要求。数学形态学-数控滚圆机张家港电动液压滚圆机价格低数控滚圆机多少钱 针对传统无转速阶比存在低阶拟合阶次模糊和高阶拟合频率积分方程难求解的问题,提出了一种基于稀疏信号分解和分段拟合积分逼近的无转速计阶比方法。根据啮合频率的稀疏信号分解动态时间支撑区对瞬时转频分段,并进行低阶多项式拟合,采用积分逼近方法代替求解方程,确定等角度重采样时刻,准确实现无转速计下的阶比分析。仿真和实测信号试验结果表明:基于啮合频率动态时间支撑区对瞬时转频分段,既能保证各段内频率变化简单,又能使分段最少    本文由弯管机网站采集网络资源整理! http://www.wanguanjixie.com   ;在各分段内采用2阶多项式就能准确拟合,解决了单个多项式整体拟合精度不高、缺乏自适应性的问题;积分逼近求解等角度重采样时刻,不需要求解方程,有效解决了方程无解、无实数解影响阶比结果的问题;基于稀疏信号分解和分段拟合积分逼近的无转速计阶比方法,为无转速计条件下旋转机械变转速过程信号阶比分析提供了一种新的有效途径。预测特征提取是设备故障预测中的关键问题,它直接关系到故障预测的可信性。滚动轴承故障信号具有典型的非线性特征,利用分形维数可以定量描述其复杂性和不规则度。首先对分形维数的形态学计算方法进行介绍,然后对形态学覆盖的定义进行扩展,提出了三种形态学分形维数广义估算方法,对其精确性和计算效率进行了对比分析。最后,提出基于形态学分形维数的和灰色关联分析的性能退化状态识别方法,采用轴承实测数据验证了该方法的有效性。 数学形态学-数控滚圆机张家港电动液压滚圆机价格低数控滚圆机多少钱    本文由弯管机网站采集网络资源整理! http://www.wanguanjixie.com