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解读中国互联网局部领先、快进的数字化发展.pdf
2021-07-23 09:02:07 2.28MB 智慧城市 大数据 互联网
基本框架
2021-07-21 09:02:18 270KB 电力电缆
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针对齿轮实测信号因受噪声干扰而不能准确反映故障特征的问题,提出将自适应局部迭代滤波应用到齿轮故障识别中,与样本熵、灰色关联度相结合实现齿轮的故障识别。利用自适应局部迭代滤波将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本质模态函数,通过计算各本质模态函数的样本熵,发现以齿轮系统的转频信号对应的本质模态函数的样本熵为界,前几个本质模态函数的样本熵能表征不同故障类型的特征;计算齿轮系统正常、齿面轻度磨损、齿面中度磨损和断齿4种工况下多个训练样本的样本熵的平均值,将其作为对应工况标准故障模式的参考值;计算待检测样本的样本熵与各状态下训练样本的样本熵平均值之间的灰色关联度,与待识别样本灰色关联度最大的标准故障模式即被认为是待识别样本的故障类型。实例分析结果表明,通过自适应迭代滤波能有效抑制模态混叠现象,发现明显的齿轮转频信号,而采用集合经验模式分解(EEMD)方法进行信号分解后,模态混叠现象比较明显,且在EEMD的分解结果中基本看不出齿轮的转频分量;4种工况的样本熵曲线形状存在明显差异,说明样本熵能有效表征齿轮故障特征的变化;灰色关联度方法能有效地将4种不同的故障类型进行分类识别,分类识别性能优于BP神经
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android平板电脑开发,使用Fragment实现页面的局部跳转,像管理系统一样,点击左边的连接实现右边页面的跳转
2021-07-19 17:11:21 1.33MB android Fragment 页面局部跳转 平板电脑
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行业分类-机械工程-基于旋风风帘的局部排风装置及其控制系统.zip
20210718-天风证券-水泥制造行业研究周报:局部雨水天气影响仍在,水泥价格同比转负.pdf
2021-07-19 09:03:22 649KB 行业