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熊诗成 《国防科技大学学报》2020,42(1):38-44
脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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为研究纤维缠绕复合材料夹芯圆柱体吸能元件在高应变率冲击压缩载荷作用下的变形损伤模式和能量吸收机理,采用ABAQUS商用有限元软件和分离式Hopkinson压杆装置开展数值模拟分析和试验验证研究。对比分析宏观力学响应规律和微观损伤破坏机理,可知吸能结构元件在高应变率压缩载荷下的力学响应具有典型的弹塑性特征,内部芯材主要产生压缩塑性损伤,而表层复合材料沿环向产生拉伸断裂破坏。研究表明,该吸能元件冲击压缩吸能特性优异,可满足水下结构平台的冲击防护和浮力储备要求。 相似文献
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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