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针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。 相似文献
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“全面运用民兵工作管理信息系统”“组织各地州国防动员能力检验”“开展民兵预备役部队装备安全风险评估和隐患排查”“联合自治区下发武装部和民兵基层建设细则”……在新疆军区2020年国防动员工作筹划中,记者发现,通过区分层次、突出重点稳步加强国防动员建设的理念贯穿始终,计划开展的大大小小10余项具体工作,逐项明确时间节点和工作标准,助力国防后备力量建设迈上新台阶。 相似文献