本文主要研究内容
作者尹进田,谢永芳,陈志文,彭涛,阳春华（2019）在《基于状态转移自适应随机共振的微弱故障诊断（英文）》一文中研究指出：针对高速列车系统早期故障发生时特征信号微弱且淹没在强背景噪声之中的问题,提出了一种状态转移自适应随机共振方法。该方法解决了传统随机共振固定参数或只对单一参数进行优化、忽略参数之间交互作用的不足。首先,利用移频变尺度对实际大信号进行预处理,使信号满足绝热近似小参数的要求;然后,以信噪比作为优化目标,采用状态转移随机共振对系统参数进行同步优化;最终,实现转子断条故障微弱特征信号的最优提取和频率恢复。通过对牵引电机早期转子断条实验进行比较,结果表明,所提方法的微弱信号提取效果明显优于其他算法,验证了该方法的有效性。
Abstract
zhen dui gao su lie che ji tong zao ji gu zhang fa sheng shi te zheng xin hao wei ruo ju yan mei zai jiang bei jing zao sheng zhi zhong de wen ti ,di chu le yi chong zhuang tai zhuai yi zi kuo ying sui ji gong zhen fang fa 。gai fang fa jie jue le chuan tong sui ji gong zhen gu ding can shu huo zhi dui chan yi can shu jin hang you hua 、hu lve can shu zhi jian jiao hu zuo yong de bu zu 。shou xian ,li yong yi pin bian che du dui shi ji da xin hao jin hang yu chu li ,shi xin hao man zu jue re jin shi xiao can shu de yao qiu ;ran hou ,yi xin zao bi zuo wei you hua mu biao ,cai yong zhuang tai zhuai yi sui ji gong zhen dui ji tong can shu jin hang tong bu you hua ;zui zhong ,shi xian zhuai zi duan tiao gu zhang wei ruo te zheng xin hao de zui you di qu he pin lv hui fu 。tong guo dui qian yin dian ji zao ji zhuai zi duan tiao shi yan jin hang bi jiao ,jie guo biao ming ,suo di fang fa de wei ruo xin hao di qu xiao guo ming xian you yu ji ta suan fa ,yan zheng le gai fang fa de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自Journal of Central South University的尹进田,谢永芳,陈志文,彭涛,阳春华，发表于刊物Journal of Central South University2019年07期论文，是一篇关于随机共振论文,状态转移论文,故障诊断论文,转子断条论文,Journal of Central South University2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自Journal of Central South University2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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