中高速卫生纸机烘缸轴承的振动特征分析

研究和发展新的中高速卫生纸机烘缸轴承故障诊断技术是造纸装备行业研究的一项重要课题。本课题在中高速卫生纸机烘缸轴承振动机理的基础上,结合烘缸轴承的自身结构和失效形式,研究了烘缸轴承内、外圈滚道和滚动体表面存在缺陷时的时域及频域特征,并给出固有振动频率及各种故障的振动特征频率方程。利用自主开发的故障诊断系统对实际测试数据进行快速傅里叶变换红外光谱分析发现,通过对中高速卫生纸机烘缸操作侧轴承进行状态监测,可以提取中高速卫生纸机烘缸轴承的振动特征,用于对烘缸轴承是否存在故障的在线判断。

基于DTCWT的运动想象脑电特征提取

针对脑电信号采用单一特征识别存在自适应性差和识别率低等问题,提出一种基于双树复小波(DTCWT)的多特征融合的左右手运动想象脑电特征提取方法。对原始脑电信号进行DTCWT变换提取最佳时频段;对所提取的信号频段进行希尔伯特变换与Lempel-Ziv复杂度计算,将得到的时-频域特征与非线性特征组合为特征向量;采用线性判别分析(LDA)完成运动想象任务的分类。实验采用BCI CompetitionⅢ竞赛数据对该方法进行验证,仿真结果表明其识别准确率明显提高,最高可达89.84%。

基于余弦相似的改进CEEMD脑电信号去噪方法

针对传统脑电去噪方法易将信号中高频部分所含的有用信息作为噪声滤除导致降噪后的脑电信号失真的问题,文中提出了一种基于余弦相似的互补总体经验模态分解(CEEMD)脑电信号去噪方法。首先脑电信号经过CEEMD分解成尺度不同的多个本征模态函数(IMF),用余弦相似法计算各个IMF与原始信号的相似度,选择相似度曲线中第一个极小值后的IMF分量作为信号主导模态和噪声主导模态的分界点。然后用小波包变换对噪声主导模态提取有用信息,最后与其余的IMF重构得到降噪信号。实验结果表明,文中算法能够有效保留高频模态中的有用信息,且在不同噪声强度下的去噪性能均优于传统算法。

拓扑表面等离激元

集成电磁器件尺寸的小型化一直都是该领域发展的重要方向,具有亚波长、强束缚模式特性的表面等离激元电磁模式为集成电磁器件小型化提供了有力的解决方案.但是,支持表面等离激元的材料或结构不可避免地会出现杂质或者结构缺陷,从而降低表面电磁波器件的传输性能.为了避免表面等离激元器件性能受到杂质或缺陷的影响,具有鲁棒传输特性的拓扑表面等离激元应运而生.本文首先回顾了光频段表面等离激元和太赫兹/微波频段人工表面等离激元的实现方案以及电磁特性,进而重点总结了拓扑表面等离激元的几种重要设计理论,并展望了拓扑表面等离激元的未来发展方向.

智能电风扇

盛夏的夜晚常常酷热难耐,奶奶觉得空调太费电,舍不得安装.如果一整晚都开着电风扇,身体也并不舒适.虽然现在的电风扇都有定时关机的功能,但遇到晚上突然降温而电风扇没有及时关掉的情况时,就有可能让奶奶患上感冒.所以我制作了一台可通过感知环境温度而调节转速或关机的智能电风扇.