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基于小波包分析的刀具磨损症状提取方法研究
基于小波包分析的刀具磨损症状提取方法研究
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2021-02-25
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基于小波包分析的刀具磨损症状提取方法研究
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小波包特征提取
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对某信号进行3层小波包分解并重构,提取方差,获得信号特征。
如何测量并记录刀具的磨损情况
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如今开发出一种能够快速、精确测量磨损划痕宽度的系统,这套系统能够测量较深的划痕,价格合理,而且可以根据要求直接在机床上拍摄照片。随后可以在笔记本电脑上对这些照片进行测量和评价。 每一位切削加工从业人员都希望能够提高刀具的使用寿命。现在主要使用图形来显示加工刀具的生产效率,以及磨损划痕深度(VB)随着使用寿命的增长而逐渐加深的过程。
基于深度学习的刀具磨损状态监测技术的研究
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采用深度学习的铣刀磨损状态预测模型.pdf
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基于小波包和解调分析的多类故障综合诊断方法研究 (2004年)
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提出了一种基于小波包分解和解调分析相结合的旋转机械故障综合诊断方法。它能诊断复杂机械的多类故障,针对振动信号的非平稳和调制特点,首先采用小波包将信号进行分解,再分别以不同的方法分析不同的分解频段。利用解调技术分析小波包分解的高频段(调制频段),用来诊断轴承、齿轮等零部件的各类故障;利用FFT频谱分析小波包分解的低频段,用来诊断转轴的各类故障。理论分析和仿真结果表明该方法优于仅做FFT频谱分析或Hi
基于Hurst指数与纹理分析的刀具磨损状态监测技术研究 (2008年)
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针对磨损零件的修复问题,提出了一种基于网格模型的磨损曲面边界线提取方法。根据磨损情况的不同,设置特征角的值,通过计算相邻三角面片法矢夹角,并与给定特征角的值相比较来提取磨损边界点,将磨损边界点插值成三次非均匀有理B样条(NURBS)曲线。给出了磨损边界线内磨损区域网格的删除方法,为后续实现磨损区域的曲面重构提供所需的几何信息与模型。应用实例表明,此方法用于磨损边界线的提取和磨损区域网格的删除是有效
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基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术在机床刀具磨损监测中的应用
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将一种基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术应用于刀具磨损监测系统。介绍了小波分析和神经网络的理论基础;给出了刀具磨损在线监测系统的组成和基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术在刀具磨损在线监测...
基于小波包分析和概率神经网络的往复泵的故障诊断研究
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分析了基于小波包的往复泵故障提取机理,设计了基于小波包分析的往复泵故障特征提取流程;构建了基于概率神经网络的往复泵的故障诊断模型,设计了概率神经网络的基本结构。对往复泵进行了故障诊断分析,仿真结果表明小...
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基于小波包分析的输油管道泄漏特征向量提取方法 (2004年)
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利用小波变换对压力信号分解的基本原理,对压力信号消噪和管道特征向量提取。小波门限法去除噪声有良好的效果,它能在保留信号有用成分的基础上,最大限度地抑制噪声;利用小波包精细频分技术,可以对信号的频带细分,并且从频带的能量角度建立管道运行状态的特征向量,对管道的运行状态实时监测。
基于小波包分析和Elman神经网的故障诊断方法研究
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基于小波包分解的滚动轴承故障诊断方法的研究
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介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于...首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出轴承的故障位置。
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基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断
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基于小波包分解的信号特征提取simulink模型
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基于小波包分解的信号特征提取simulink模型,文件夹里面包含了实验数据可供大家练手用,做基础实验没问题,方便大家快速入门信号特征提取
matlab程序源码及报告word版--基于小波包分析和神经网络的滚动轴承故障诊断
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针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在,运用神经网络来实现故障的分类,还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果,提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实。
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基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序
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基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序,代码中有注释,只要有MATLAB基础,理解起来比较简单。提供了一整套的故障诊断流程,先用小波包熵进行特征提取,再用FCM进行故障诊断。
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为解决以上问题,提出了基于小波包分析的时反聚焦改进算法,即对现场测量的信号小波去噪,然后对去噪后的信号进行小波包分析,实现信号在损伤点处的聚焦和噪声抑制。实验结果表明,算法具有更好的聚焦和抑噪效果。
基于小波包变换的语音增强算法研究
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内容概要:该资源为博主自己编写,内含小波包分解与重构,小波包分解与重构后的频谱分析,小波包升降采样,小波包能量熵,小波包能量,小波包能量占比三种特征提取方法,内含封装好的特征提取函数,内含详细代码注释...
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基于新型小波包阈值的图像去噪方法,胡波,陈恳,本文提出了一种基于小波包理论去除图像噪声的方法。用小波包把图像分解为高频分量和低频分量,根据高频分量估计噪声的标准差,利
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提出一种基于小波包、能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。对实测振动信号进行小波包去噪,提取出有用的振动信号。利用小波包将去噪后的信号分解,求出分解后各频带的能量,根据各频带内能量分布,确定故障...
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