基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法

研究了一种基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法将故障信号自适应地分解为若干乘积函数分量,然后将各分量的多尺度熵作为故障特征向量输入概率神经网络进行模式识别,实现了对损伤位置和损伤程度的诊断。将该方法与基于LMD时域统计量和神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行了对比。实验结果表明,基于LMD多尺度熵和概率神经网络的方法能对滚动轴承故障进行有效的识别与诊断。

基于支持向量机和窗函数的DEMD端点效应抑制方法

在微分经验模式分解过程中,由于信号端点处极值点不确定,导致在样条曲线构造信号上下包络线的过程中产生端点效应,影响微分经验模式分解的质量。针对此问题,提出一种支持向量机延拓和窗函数相结合的方法来解决微分经验模式分解中的端点效应,通过采用支持向量机对信号两端进行数据延拓,再对延拓后的信号加特殊窗函数处理,减小延拓误差。通过仿真分析和滚动轴承故障诊断实例分析表明,该方法能较好地抑制微分经验模式分解的端点效应,提高信号分解的精度,得到准确的分析结果。

基于改进奇异值分解和经验模式分解的滚动轴承早期微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了改进奇异值分解（SVD）和经验模式分解（EMD）的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似和细节信号,然后对近似信号用奇异值差分谱进行消噪,对消噪后的信号进行经验模态分解,将得到的各本征模函数分量进行希尔伯特包络解调,从而获得滚动轴承故障特征信息,最后通过对滚动轴承早期内圈故障的诊断实验证明了该方法的有效性。

情感咨询人际互动中话语标记“然后”功能探析

汉语口语中的“然后”是一个重要的话语标记语,其使用范围呈现不断扩大的趋势。然而,目前对于“然后”的探索主要集中在语义和语用层面,从语音角度进行分析的研究较少。本研究以情感热线中主持人与求助者的对话为语料,从语篇组织角度出发,对会话中的话语标记语“然后”进行定量、定性分析。研究结果显示:在30篇语料中“然后”共出现356次。研究发现,“然后”有话题设立、话题顺接、话题链修补和话题转换等四种语篇组织功能。主持人和求助者使用“然后”不同的语篇组织功能体现的是二者在人际互动中不同的角色、目的和地位。语音特征方面,“然后”的持续时间和音高范围是区别其前后话题是否一致的重要参数。

中波广播发射台电源自动监控方案

本文阐述了用可编程控制器（简写为PLC）实现中波广播发射台电源监控系统的方案及应用效果等。

提花双面顺毛呢的设计与生产

文章主要介绍了提花织机装造条件,阐述了提花双面顺毛呢生产工艺参数,纹样设计、意匠设计、纹板设计过程,以及后整理流程和工艺要点。所生产提花双面顺毛呢产品实物花型逼真,手感丰厚柔软,绒面细腻平齐,光泽自然优雅,为粗纺毛织物拓宽开发途径、提升产品附加值提供了新思路。