基于谱相关密度切片分析和SVM的滚动轴承故障诊断

为了对旋转机械中的滚动轴承进行故障分析,针对滚动轴承具有二阶循环平稳的特点,采用了谱相关密度组合切片分析方法进行特征提取,并将提取的特征作为输入向量,用"一对其他"多分类支持向量机进行故障识别,给出了基于谱相关密度组合切片分析和多类支持向量机的滚动轴承故障诊断流程图,该方法具有较高的计算效率和估计精度。最后通过对实验数据的分析与处理,验证了该方法在滚动轴承故障诊断中的可行性和实用价值。

基于谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断研究

包络解调分析方法是滚动轴承等旋转机械故障诊断的常用方法。当轴承滚动体发生故障时,由于其同时与轴承外、内圈接触,以及受保持架转速的影响,包络解调分析方法通常不能很好提取出滚动体故障通过频率。据滚动轴承发生故障时呈现出的二阶循环平稳特征,提出了基于二阶循环统计量的谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断方法。此方法在一定程度上解决了包络解调分析方法在滚动体故障诊断方面的缺陷,对轴承滚动体的故障诊断具有一定的借鉴意义。

循环谱密度组合切片分析在近场声全息中的应用研究

为减小循环谱密度的计算量以及提高其特征提取的准确性,提出了组合切片法:取循环自相关切片的各峰值频率作循环频率分别计算循环谱密度切片,通过组合切片分析来确定声场信号的特征频率。然后采用循环谱密度取代功率谱密度作为平面近场声全息的重建物理量。实验结果表明,此方法可针对性的提取循环平稳声场的调制特性,全息重建的结果可准确反映噪声源的位置。

基于循环谱密度切片集合分析法的轴承故障诊断

分析了循环自相关函数和循环谱密度函数的解调性能、对噪声的免疫性能及其运算量大的局限性,兼顾故障特征提取的准确性和计算量,提出了峰值频率切片集合分析法:取循环自相关切片图上的各峰值频率作为循环频率分别做循环谱密度切片图,然后对图中f域的谱峰规律进行分析。滚动轴承故障实验表明该方法能有效排除非故障频率干扰,快速诊断出弱小故障。

组合切片分析在滚动轴承故障诊断中的应用研究

通过对滚动轴承点蚀故障模型的研究,得到其二阶循环平稳特征,指出利用谱相关密度函数在循环频率域的信息,能够有效识别加性噪声干扰的点蚀故障类型,以此为依据提出了针对轴承局部故障识别的组合切片分析方法。该方法基于频域平滑循环谱估计算法,利用特征循环频率组对应的谱相关密度切片,通过切片间能量的对比判断轴承故障类型。组合切片分析计算效率较高,对噪声不敏感,在低信噪比信号特征识别中具有较大优势。文章最后通过来自实验台的内圈和外圈点蚀故障振动信号验证了该分析方法的有效性和实用性。

循环相关熵谱密度估计高效算法研究

针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生“频谱泄漏”的问题,该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法。Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville分布(WVD)时频分辨率高的优势,将WVD算法中瞬时自相关函数替换为时变自相关熵函数,即可得到一种循环相关熵谱密度估计算法,称为Correntrogram。首先计算信号的时变自相关熵函数矩阵,再计算时变自相关熵函数矩阵各行的FFT,得到循环自相关熵函数矩阵,最后计算循环自相关熵函数矩阵各列的FFT,得到循环相关熵谱密度。通过仿真调幅信号的处理结果证明:Correntrogram算法有效提高了循环相关熵谱估计效率,避免了“频谱泄漏”,提高了频谱分辨率,该算法程序运行可靠。

猪MyoG基因的PCR-RFLP分型及其与生长性能和肌纤维数目的相关性分析

对33头申农号猪MyoG基因进行PCR-RFLP分型,结果发现3种基因型(MM,MN和NN)。M基因频率为51.5%,N基因频率为48.5%。对不同基因型猪初生重和断奶重分析发现,NN型猪初生重显著高于其他基因型猪(P<0.05),但断奶重差异不显著。根据不同基因型共屠宰12头申农号猪,取半腱肌、半膜肌和股二头肌做冰冻切片,HE染色,并计算肌纤维数目,结果表明,不同基因型猪间半腱肌和半膜肌肌纤维密度差异显著(P<0.05),其中NN型肌纤维密度高于其他基因型。

液固两相外循环流化床压力波动信号的统计及频谱分析

压力波动信号是表征流化床内流体运动特性的重要信息．为了更好地了解液固外循环流化床内流体流动特征，在液固外循环流化床中，对床体壁面压力波动信号进行了时域、频域及自相关性分析．结果表明，沿床体稳定流化段上的压力波动特征相似，流体流动和颗粒运动所引发的压力波动能量频带分别集中在0-10和30-40Hz之间，压力波动的概率密度近似呈正态分布，液固两相外循环流化床中的压力波动信号介于周期信号和随机信号之间．

施氮量、密度与油菜产量关系的旋转回归分析

运用二因素五水平回归正交旋转组合设计,进行施氮量与密度对油菜产量影响的研究。结果表明,随着施氮量、密度的增加,产量表现出快速增加→缓慢增加→缓慢减少→快速减少的趋势,施氮量的效应大于密度效应;油菜产量主要受全田有效角果数影响,二者相关系数为0.9577,决定系数达0.9171,而角粒数、粒重主要遗传因素影响;施氮量与密度的最佳组合是施氮量214.4-256.9kg/hm2,密度10.1万-11.1万株/hm2,控制在此范围内油菜产量可迭3000kg/hm2以上。

基于循环谱密度函数的滚动轴承故障诊断

采用时域平滑循环周期图法直接由信号计算循环谱密度切片,在分析常用的3种变换形式基础上,讨论了各自谱密度三维分布的共性、差异、适用范围。在滚动轴承5个故障特征频率理论计算值附近选择谱峰值最大的切片进行组合分析,通过比较切片谱峰值的大小来判断故障所在位置。对内圈故障、滚动体故障两组信号进行了频谱、包络谱、组合切片分析,结果表明,循环谱密度组合切片分析滚动轴承的故障更为直观。

数字超宽带信号的功率谱密度

该文根据各种超宽带(UWB)信号的调制特点,给出了统一的随机脉冲信号模型,并应用随机理论计算得出相应的功率谱密度(PSD)函数表达式,此PSD表达式应用范围广,适用于各种调制方式、多址方式、进制下的UWB信号。该文举例分析比较了几种典型调制下带有均匀分布的随机时间抖动(timingjitter)及理想情况下的信号PSD,结果表明,时抖动的存在平滑了信号功率谱,降低了对其他窄带通信系统的干扰。而且,文中给出的PSD函数表达式可以用来估计信号各参量的变化对PSD函数的影响,而不需要考虑脉冲序列的详细设计过程。

高层建筑风振分析中的模态组合问题

大多数超高层建筑具有两个侧移振动固有频率非常接近的特点,使得风振响应分析中不能忽略其模态相关性。但目前普遍采用的SRSS(Square Root Squares)与CQC(Complete Quadratic Combination)模态组合方法存在理论上的不足,在实际工程应用中不能正确把握风致结构响应特点,对结构的抗风优化设计带来一定的困惑甚至误导。理论分析与数值计算证实了这两种方法的缺陷。SRSS方法完全忽略了模态相关性。CQC方法虽然在一定程度上考虑了模态相关性,但未能反映模态相关性中的相位关系,导致过于保守的计算结果。根据随机振动的基本理论,可建立基于风荷载互谱密度函数的模态组合新方法(称为"CS模态组合法")。这一方法能够完整考虑相邻模态之间的幅值相关性与相位相关性,原理清晰,计算简单,具有实际可操作性。与时域模拟结果的比较验证了这一新方法的可靠性与精确性。

数字调制信号的功率谱分析

对数字调制方式的评价,其功率谱密度特性是重要的指标之一。本文讨论了多种功率谱密度的分析方法。并对其中的一些方法作了实际应用分析。

基于卷积稀疏组合算法的轴承性能衰减评估

为有效监控与评估轴承工作状态,提出一种基于卷积稀疏组合算法评估方案;基于卷积神经网络框架建立轴承性能稀疏表示判别准则,并预测轴承的性能衰减程度;利用轴承衰减自相关函数,预判与轴承谱相关的密度条件,并在分析其他模型数值参量的基础上,验证评估方法的应用平稳性;选取退化指标作为实验对象,并通过分析相关的指标参数值可知,提出算法的评估结果可解释性强,能够较好维护轴承性能的衰减机制,影响系数值被控制在[-1,1]之间;在与传统算法的预测性能对比中,提出算法在两种状态下的偏差值分别为0.02和0.01,优于传统的轴承性能评估算法,同时在评估预测效率方面也具有一定优势。

基于PSD特征的FBCCA脑电信号识别方法

当前基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)的脑机接口(brain-computer interfaces,BCIs)使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。提出了一种基于滤波器组的典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与功率谱密度(power spectral density,PSD)分析相结合的SSVEP识别算法,可以提高SSVEP识别的普适性与准确率。该方法使用FBCCA寻找高相似度的参考频率信号,再通过多组PSD分析来锁定最终的响应频率,完成频率识别。该方法无需经过训练就能得到较高的识别准确率。实验结果表明:在刺激时长为1 s时,该方法能达到86.61%的准确率,比PSD分析方法提升了5.44%,比典型相关性分析方法(canonical correlation analysis,CCA)提升了10.38%的准确率,比FBCCA提升了8.86%的准确率。

机织物密度的计算机自动识别

利用傅里叶变换技术将织物在空间域内的图像转化到频率域进行研究,提出了一种利用功率谱峰值计算机织物密度的方法,并进行了与人工测试的相关分析,结果表明此方法对平纹、斜纹和缎纹织物均适用。

三门峡站天然年径流量周期性分析

采用自相关和方差谱密度分析方法,对黄河三门峡站1470～2002年、1919～2002年和1949～2002年3个系列天然年径流量的近似周期成分进行了识别、表示和提取.研究表明:1470～2002年序列首先存在11年、其次存在3年的近似周期成分;1919～2002年和1949～2002年序列明显存在3年的近似周期成分.

用于循环平稳信号分析的偏相干方法

在循环平稳过程理论的基础上,提出一种用于分析循环平稳声场的偏相干方法一循环偏相干方法。传统的偏相干方法以二阶统计量为基础,在用于分析循环平稳声场时,由于忽略了循环平稳声信号的特殊的非平稳特性,无法反映此类声场的某些特征。循环偏相干方法采用二阶循环统计量理论取代普通的二阶统计量,将之用于循环平稳声场的部分声场分离时可以得到部分声场的循环谱密度分布,可以在不同的循环频率上反映声场的不同特征,而这些特征在功率谱密度上则混在一起,无法清晰地反映出来。因此,与只能得到部分声场功率谱密度分布的传统偏相干方法相比,该方法可更清晰地了解循环平稳声场中各个声源的特性。数字仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。

毛细管气相色谱法测定盐酸倍他洛尔中的残留溶剂

采用毛细管气相色谱法对盐酸倍他洛尔原料药中丙酮、异丙醇及甲苯残留量进行测定.色谱柱为HP-1石英毛细管柱(0.53mm×30m,1.5μm),柱温采用程序升温,载气为氮气,流速为2.0mL/min,在该条件下,丙酮、异丙醇在10～90mg/L,甲苯在1.78～16.02mg/L的质量浓度范围内峰面积与质量浓度成线性关系,相关系数分别为0.9997,0.9997,0.9996.加样回收率、精密度、溶液稳定性的试验结果均可满足三者残留量分析的要求.

类星体长周期光变分析方法的研究

给出了4种分析类星体长周期光变的方法,用一个模拟的周期信号y=sinθ检验这4种分析方法,结果表明:(1)天体光变采样的数据点个数相对少到一定值时,Jurkevich方法、时间补偿离散傅里叶变换分析方法(DCDFT)、离散相关分析方法(DCF)和功率谱密度分析方法(PSD)的分析结果不一样,获取最短的连续数据点后,Jurkevich方法分析结果在4种方法中可能最为精确可靠,且计算方法简捷实用;(2)获得了Jurkevich分析方法的最佳参数,当m=9时分析结果最佳;(3)用m=9时的Jurkevich方法分析了类星体3C 279及3C 454.3的光变周期,得出3C 279的可能光变周期为(2.81±0.54)年,3C 454.3的可能光变周期为457 d。