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为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法（PCA）进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法（PSO）对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能. 相似文献
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形态谱在发电机组故障趋势分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了分析发电机组振动信号在能量和波形方面的细小变化,从而反映发电机组的早期故障趋势,提出了基于数学形态谱的故障特征量.通过多刻度数学形态学运算,提取振动信号的形态谱,并对形态谱作统计分析,获得了形态谱偏态因子与裕度,其结果能较好地反映振动信号的细微变化.形态谱偏态因子与裕度比传统的振动通频与烈度能更好地反映发电机组的故障发展趋势. 相似文献
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