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基于小波变换的肌肉疲劳表面肌电信号特征提取的研究 预览
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作者 宋方禹 刘烨辉 +3 位作者 朱立华 朱峻岭 亓勤德 朱江 《生物医学工程研究》 2019年第1期86-89,共4页
当前肌肉疲劳表面肌电信号(surface electromgography,sEMG)特征提取方法,忽略了非线性跳错信号的影响,且不能在非平稳状态下进行特征提取,存在特征提取准确度差的问题。提出基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究,采用小波变换对所... 当前肌肉疲劳表面肌电信号(surface electromgography,sEMG)特征提取方法,忽略了非线性跳错信号的影响,且不能在非平稳状态下进行特征提取,存在特征提取准确度差的问题。提出基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究,采用小波变换对所采集的样本去噪,结合时域、频域特征分析法,融合傅里叶变换方法对肌电信号中的线性特征进行提取,根据带谱近似熵理论对非线性挑错信号进行特征回归分析,并利用拟态分解函数和希尔伯特变换法对肌电信号进行时频特征的整合提取,最终完成基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究。实验验证,所提方法具有可行性,且将1000个肌电信号样本分成5组,对其中的跳错信号进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出75%,在非平稳状态下将200个肌电信号样本分成5组进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出33%。由此得出,所提方法优于当前特征提取方法。 展开更多
关键词 小波变换 时域特征 频域特征 表面肌电信号 肌肉疲劳
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基于径向基的时序化敏感特征选择方法研究
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作者 卢志刚 李春生 +1 位作者 胡亚楠 张可佳 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第7期161-169,共9页
在模式挖掘应用于生产智能分析与辅助决策过程中,为提高模式特征选择的准确性和敏感度,设计生产案例样本结构,对特征实体进行逻辑转化;采用时域参数,以时序等粒度函数为基础融合并处理原始数据,降低数据维度,完成数据清洗;选定距离特征... 在模式挖掘应用于生产智能分析与辅助决策过程中,为提高模式特征选择的准确性和敏感度,设计生产案例样本结构,对特征实体进行逻辑转化;采用时域参数,以时序等粒度函数为基础融合并处理原始数据,降低数据维度,完成数据清洗;选定距离特征评估法选择敏感特征,应用径向基函数,引入距离评估因子反应类内聚集程度,描述特征敏感程度,完成时序化敏感特征的选择,达到深度挖掘数据潜在敏感特征,提高数据变化模式表达能力和鲁棒性的目的.最后结合油田聚驱生产施工作业过程,利用方法实现多元复合并发生产异常模式的特征选择过程. 展开更多
关键词 模式挖掘 时域参数 径向基 特征选择 案例样本
基于智能手机内置传感器的人体运动状态识别 预览
3
作者 殷晓玲 陈晓江 +3 位作者 夏启寿 何娟 张鹏艳 陈峰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期157-169,共13页
针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题,提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案。首先,利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度;其次,根据人体运动... 针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题,提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案。首先,利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度;其次,根据人体运动频率的变化范围和线性加速度矢量来确定脚步的波峰和波谷位置;最后,提取线性加速度在时域上的特征向量,使用层次支持向量机方法分层识别人体运动状态。实验结果表明,该方法能有效识别人体6种日常运动状态,准确率达到93.37%。 展开更多
关键词 运动状态识别 层次支持向量机 智能手机传感器 时域特征
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基于改进时频特性的高精度太赫兹光谱测量系统定量分析研究 预览
4
作者 李清霞 罗泽鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期87-92,171共7页
太赫兹时域光谱测量过程中的许多系统误差,如噪声误差、幅值误差、位置误差以及样品倾斜误差等,直接影响光学常数的测量精度。针对正入射反射式太赫兹光谱测量的误差源进行系统性研究,提出一种基于时频分析的不确定误差函数,为系统性误... 太赫兹时域光谱测量过程中的许多系统误差,如噪声误差、幅值误差、位置误差以及样品倾斜误差等,直接影响光学常数的测量精度。针对正入射反射式太赫兹光谱测量的误差源进行系统性研究,提出一种基于时频分析的不确定误差函数,为系统性误差校正提供理论基础。通过对每个单误差源进行仿真分析,结果表明消光系数比折射率更受误差的影响,光学常数的偏差随着位置误差增加而变大,且较高频率下太赫兹时域光谱测量中位置和样本倾斜误差也影响测量精度。因此可以通过系统误差公式的校正增强测量的精度。 展开更多
关键词 太赫兹 时域特性 光谱特量 测量误差 光学常数
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基于加速度时域-斜率特征的多向行走识别算法 预览
5
作者 刘宇 肖明朗 +4 位作者 郭俊启 张旭 张泽欣 李瑶 方针 《压电与声光》 CAS 北大核心 2019年第4期570-574,共5页
为了解决行人多向行走模式识别中实时性差和识别精度不高的问题,提出了一种基于加速度时域-斜率特征的多向行走识别算法,通过计算和分析z轴加速度波峰或波谷时刻行人运动方向加速度斜率大小,准确识别行人前进、后退、左移、右移多个方... 为了解决行人多向行走模式识别中实时性差和识别精度不高的问题,提出了一种基于加速度时域-斜率特征的多向行走识别算法,通过计算和分析z轴加速度波峰或波谷时刻行人运动方向加速度斜率大小,准确识别行人前进、后退、左移、右移多个方向的行走模式。结果表明,本算法能实时识别行人每一步行走模式,平均识别精度在96%以上。 展开更多
关键词 多向行走模式 时域特征 斜率 实时性
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基于DHMM的低心率变异性心音的分割方法 预览
6
作者 许春冬 周静 +2 位作者 应冬文 侯雷静 龙清华 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期605-614,共10页
针对现有心音定位分割方法精度有限的难题,提出了一种对心率变异性较低的信号建模分割方法。首先,通过集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)使用有效的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量来表征... 针对现有心音定位分割方法精度有限的难题,提出了一种对心率变异性较低的信号建模分割方法。首先,通过集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)使用有效的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量来表征心音信号,提高心音信号的可分析性;然后,通过基础心音与非基础心音间的高斯约束关系建立高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM);接着,优化隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)并建立基于时间相关性的隐马尔可夫模型(Duration-dependent hidden Markov model,DHMM),更简洁地描述分割模型,降低算法复杂度;最后,通过时域特征区分出s1,收缩期,s2和舒张期。将本文算法与经典Hilbert算法和逻辑回归的隐半马尔科夫模型(Logistic regression hidden semi-Markov model,LRHSMM)算法进行了对比,实验结果表明,本文算法的检出正确率和运算耗时等评价指标更优。 展开更多
关键词 心音分割 集合经验模态分解 高斯建模 时域特征 基于时间相关性的隐马尔可夫模型
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基于贝叶斯最小风险的癫痫脑电自动检测算法 预览 被引量:1
7
作者 卫作臣 邹俊忠 +1 位作者 张见 陈兰岚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3729-3734,共6页
提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90. 66%灵敏性,92. 52%特异性,F2... 提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90. 66%灵敏性,92. 52%特异性,F2分数为0. 905 5,并且检出了98. 56%的癫痫发作,检测延迟为1. 32 s,在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能,对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。 展开更多
关键词 癫痫 时域特征 随机映射 旋转森林 代价敏感 贝叶斯最小风险
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双向时域特征流盲去运动模糊方法 预览
8
作者 赵跃进 刘文龙 +2 位作者 刘明 董立泉 惠梅 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第1期32-40,共9页
便携式成像设备在日常的生活中已经无处不在,但是因为拍摄时的抖动或者场景中的快速运动物体,所拍摄的图像或视频经常存在模糊现象,造成图像重要细节丢失。为了将模糊的视频图像恢复到清晰的状态,结合近年来的研究热点——生成对抗网络... 便携式成像设备在日常的生活中已经无处不在,但是因为拍摄时的抖动或者场景中的快速运动物体,所拍摄的图像或视频经常存在模糊现象,造成图像重要细节丢失。为了将模糊的视频图像恢复到清晰的状态,结合近年来的研究热点——生成对抗网络,本文提出了一种新颖的端到端的双向时域特征流盲去运动模糊方法。该方法充分利用时空连续特征信息,在三连帧图像间建立双向的时域特征传输通道。多阶段自编码去模糊网络结构和并行编码-混合解码融合方案能够融合三连帧图像多通道内容信息,并恢复出更加清晰的视频图像。实验结果表明,在不牺牲较大时间代价前提下,本文提出的方法在传统的质量评价指标(峰值信噪比和结构相似性)和视觉质量上均优于现有的去模糊算法。 展开更多
关键词 盲去运动模糊 生成对抗网络 时域特征 自编码
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抗蛇行减振器温变特性及对车辆安全性影响 预览 被引量:1
9
作者 洪从鲁 可心萌 +2 位作者 徐腾养 徐传波 郭兆团 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第9期11-15,133共6页
基于台架试验分析了油液温度对抗蛇行减振器动态特性影响(即温变特性),并模拟分析了抗蛇行减振器在实际工作服役过程中动态特性变化情况(即时域特性),借助于SIMPACK软件对抗蛇行减振器油液温度对车辆安全性影响进行了仿真分析。... 基于台架试验分析了油液温度对抗蛇行减振器动态特性影响(即温变特性),并模拟分析了抗蛇行减振器在实际工作服役过程中动态特性变化情况(即时域特性),借助于SIMPACK软件对抗蛇行减振器油液温度对车辆安全性影响进行了仿真分析。研究结果表明:随着油液温度升高,减振器吸收的能量、动态刚度和动态阻尼均减小,油液温度对相位角影响不明显;低温(小于0℃)对减振器吸收的能量、动态刚度和动态阻尼影响大于高温(大于0℃)对其影响。不论是低温还是常温,抗蛇行减振器在模拟时间5h内,其动态特性变化不是很大。仿真结果表明抗蛇行减振器内部油液温度变化不会影响行车安全。 展开更多
关键词 抗蛇行减振器 温变特性 时域特性 车辆安全性
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基于体表心电图的房颤自动识别算法综述 预览
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作者 钟高艳 陆宏伟 +1 位作者 谷雪莲 孙毅勇 《北京生物医学工程》 2018年第5期539-544,550共7页
首先介绍了房颤的症状、发病率及危害,然后重点阐述了基于体表心电图的房颤时域、频域和非线性分析自动识别技术,最后对文献报道的房颤识别算法辨别房颤的灵敏性、特异性、阳性预测率、准确率进行统计,并对各种方法的优缺点进行了比较... 首先介绍了房颤的症状、发病率及危害,然后重点阐述了基于体表心电图的房颤时域、频域和非线性分析自动识别技术,最后对文献报道的房颤识别算法辨别房颤的灵敏性、特异性、阳性预测率、准确率进行统计,并对各种方法的优缺点进行了比较。经过对比发现,利用多个R-R间期关联性的信息进行特征提取可以提高检测房颤的精度。此外,仅基于R-R间期的算法需较长的心电才能准确识别房颤,结合心房活动识别精度明显提高,当房性室性心动过速发生时,或者当心电节律快速改变时,此时信号更加适用于频域分析。非线性算法是对时域基于R-R间期算法的一种改进,能够进一步提高识别精度。 展开更多
关键词 房颤自动识别 体表心电图 时域 频域 非线性 特征提取
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高负荷下船舶柴油机滑动轴承位移检测方法研究 预览
11
作者 程洋 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第12X期61-63,共3页
现有船舶柴油机滑动轴承位移检测方法存在定位精准性较低、检测灵活性不达标等弊端。为解决上述问题,提出高负荷下的新型船舶柴油机滑动轴承位移检测方法。通过标准化自相关系数确定、位移量特征聚类2个步骤,完成高负荷柴油机滑动轴承... 现有船舶柴油机滑动轴承位移检测方法存在定位精准性较低、检测灵活性不达标等弊端。为解决上述问题,提出高负荷下的新型船舶柴油机滑动轴承位移检测方法。通过标准化自相关系数确定、位移量特征聚类2个步骤,完成高负荷柴油机滑动轴承位移检测准备。在此基础上,通过滑动检测时间窗口选择、位移频域特征提取、检测流程完善3个步骤,完成新型检测方法的搭建,实现高负荷下船舶柴油机滑动轴承位移检测方法研究。对比实验结果表明,与现有检测方法相比,应用新型船舶柴油机滑动轴承位移检测方法后,定位精准性、检测灵活性等指标均得到一定程度的提升。 展开更多
关键词 滑动轴承 位移检测 自相关系数 特征聚类 时间窗口 频域特征
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网络大数据信息处理平台的设计与实现 预览
12
作者 马杰 《现代电子技术》 北大核心 2018年第24期75-78,共4页
基于正交分解的网络大数据信息处理平台采用单一网络数据特征提取方法,导致数据信息处理效果较差。故设计基于Web的网络大数据信息处理平台。设计平台体系架构包括服务层、功能层和平台层。采用以太网管制芯片CP2200和单片机C8051F340... 基于正交分解的网络大数据信息处理平台采用单一网络数据特征提取方法,导致数据信息处理效果较差。故设计基于Web的网络大数据信息处理平台。设计平台体系架构包括服务层、功能层和平台层。采用以太网管制芯片CP2200和单片机C8051F340构建网络大数据信息采集模块,平台层通过该模块进行网络大数据信息的采集,利用以IXP2400网络处理器为核心的网络大数据信息处理器实现对网络大数据的信息处理。功能层采用时域特征提取算法对网络大数据中人为数据瞬时能量及其均方值、过零率和高过零帧比特征进行提取,利用频域特征提取算法对人为数据内的梅尔频率倒谱系数及线性预测系数进行提取,为后续信息处理提供可靠分析依据。试验结果表明,所设计平台进行网络大数据信息处理时稳定性高、资源占用率低、运行效果好。 展开更多
关键词 网络大数据 信息处理平台 信息采集 信息处理器 时域特征 频域特征
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基于时域信号的三电平逆变器复合故障诊断 预览
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作者 朱琴跃 刘文龙 +2 位作者 谭喜堂 管蕾 陶灵 《测控技术》 CSCD 2018年第11期5-10,共6页
针对NPC型三电平逆变器出现的单相单管和多管复合故障诊断问题,在对各类故障机理进行分析的基础上,根据故障后桥臂电压输出信号在时域的变化规律,引入新的故障特征变量,继而提出10个故障特征判据来提取故障特征信息,从而建立相应... 针对NPC型三电平逆变器出现的单相单管和多管复合故障诊断问题,在对各类故障机理进行分析的基础上,根据故障后桥臂电压输出信号在时域的变化规律,引入新的故障特征变量,继而提出10个故障特征判据来提取故障特征信息,从而建立相应的故障特征向量表,基于此对不同故障类型进行诊断,并通过Matlab进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法能够有效提取故障特征信息,并能对故障类型和器件进行较为准确的诊断与定位。 展开更多
关键词 三电平逆变器 故障诊断 桥臂电压 时域分析 故障特征向量
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变电站局放检测中的电磁干扰统计特性 被引量:6
14
作者 唐志国 蒋佟佟 +3 位作者 叶会生 谢耀恒 李欣 周卫华 《高电压技术》 CSCD 北大核心 2017年第9期2998-3006,共9页
变电站现场复杂的电磁干扰是造成当前局部放电在线检测出现误报漏报的重要原因,也是长期以来困扰局放在线检测技术发展的关键瓶颈。为此,选取地理位置、电压等级等方面具有代表性的变电站,采用超高频(UHF)和高频电流两种检测方式,通... 变电站现场复杂的电磁干扰是造成当前局部放电在线检测出现误报漏报的重要原因,也是长期以来困扰局放在线检测技术发展的关键瓶颈。为此,选取地理位置、电压等级等方面具有代表性的变电站,采用超高频(UHF)和高频电流两种检测方式,通过现场实测方式系统研究了不同变电站电磁干扰信号的时域、频域以及统计特征,并对来源进行了定位。研究表明,移动通讯信号和变电站设备外部的放电是局放检测最主要的电磁干扰形式;UHF检测干扰信号的幅值及辐射的电场强度分别在1.3~215 mV和0.1~21.5 mV/mm之间,通讯信号主要位于0.8~1 GHz和1.8~2 GHz频带内,脉冲型干扰频谱分布一般〈900 MHz;高频检测干扰信号的幅值及对应的电流强度分别在5.8~501 mV和0.5~45 mA之间,频谱分布一般〈90 MHz。因此,从特征上看电磁干扰信号强,与局放信号极为相似,极易对局放检测造成影响。 展开更多
关键词 电磁干扰 局放检测 高频电流法 特高频法 时域特征 频域特征 统计特征
基于多传感器时域特征的实时人体行为识别(英文) 预览 被引量:3
15
作者 刘宇 余跃 +3 位作者 路永乐 郭俊启 邸克 陈永炜 《中国惯性技术学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期455-460,共6页
提出了一种基于加速度计、陀螺仪、气压计输出时域特征的高精度、高实时性的人体行为模式识别算法。该算法选取多传感器输出的时域特征值作为唯一特征量,通过特征提取运算实现行为的实时识别。通过在实验室自主研发的软硬件平台上进行测... 提出了一种基于加速度计、陀螺仪、气压计输出时域特征的高精度、高实时性的人体行为模式识别算法。该算法选取多传感器输出的时域特征值作为唯一特征量,通过特征提取运算实现行为的实时识别。通过在实验室自主研发的软硬件平台上进行测试,在识别时间缩短到2 s一次的条件下,对于8种人体日常行为模式和4种摔倒模式的平均识别率可达到94%以上。该算法对于现有算法实时精度有明显提高,且拓展了模式识别的种类,在可穿戴智能终端领域具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 行为模式 实时识别 多传感器 时域特征
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利用时域参数联合统计钻井泵振动特征提取的研究 预览
16
作者 吕苗荣 金育琦 林伟旺 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第4期535-541,共7页
开展机械设备振动信号时域统计参数信息挖掘的研究,为检测、诊断设备故障,预测设备的工作状态服务,是一项很有意义的工作。以钻井泵为研究对象,对振动信号进行基元分段处理,统计基元分段后振动信号的时域参数;采用一种新的框架-时域参... 开展机械设备振动信号时域统计参数信息挖掘的研究,为检测、诊断设备故障,预测设备的工作状态服务,是一项很有意义的工作。以钻井泵为研究对象,对振动信号进行基元分段处理,统计基元分段后振动信号的时域参数;采用一种新的框架-时域参数联合统计分布,在时域参数联合坐标系下详细考察振动信号时域统计参数的分布特征与量化规律。研究表明,在不同工况下时域参数散点的分布具有很强的规律性与空间区域特征,能够在时域波形信号、参数分布特征和分布区域,以及设备故障之间建立很好的对应关系。 展开更多
关键词 钻井泵 振动信号 时域参数统计 状态识别
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基于隐马尔科夫模型的滚动轴承性能退化评估 预览 被引量:2
17
作者 周建民 郭慧娟 张龙 《华东交通大学学报》 2017年第4期110-116,共7页
滚动轴承的运行状态与退化程度息息相关,若能对轴承的退化程度进行在线定量评估,则可使设备维护策略的制定具有针对性。本文对无故障样本进行小波包分解得到能量值并将其和时域值作为原始特征。对原始特征进行降维后分为训练和待测数据... 滚动轴承的运行状态与退化程度息息相关,若能对轴承的退化程度进行在线定量评估,则可使设备维护策略的制定具有针对性。本文对无故障样本进行小波包分解得到能量值并将其和时域值作为原始特征。对原始特征进行降维后分为训练和待测数据,用无故障样本训练HMM模型,稳定后保持模型不变通过迭代的方式将待测样本输入到训练好的HMM,获得最大输出似然概率作为性能退化程度指标,用轴承加速疲劳试验和包络解调对本文的结论进行验证。本文提出的性能退化方法得到的结论与轴承加速疲劳试验得到的结果一致。 展开更多
关键词 隐马尔科夫 滚动轴承 小波包分解 时域特征 性能退化评估 包络解调
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基于波形特征和小波的脉搏波特征点识别研究 预览 被引量:19
18
作者 季忠 刘旭 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期379-386,共8页
脉搏波是人体心脏有节律的收缩射血,血液流经弹性血管所产生的波动。不同的人在不同的生理状态下的脉搏波波形是不同的,因此脉搏波的特征点识别对于分析人体的生理病理状况、预防诊断心血管疾病是非常有帮助的。本文结合小波分析和脉搏... 脉搏波是人体心脏有节律的收缩射血,血液流经弹性血管所产生的波动。不同的人在不同的生理状态下的脉搏波波形是不同的,因此脉搏波的特征点识别对于分析人体的生理病理状况、预防诊断心血管疾病是非常有帮助的。本文结合小波分析和脉搏波时域特征,提出了一种从脉搏波预处理到特征点准确识别的综合算法,实验表明该算法能够有效识别处于不同运动状态的脉搏波特征点,为后续相关人体生理病理信息的有效提取创造了条件。 展开更多
关键词 脉搏波 预处理 时域特征 小波分解 特征点识别
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基于星座图的数字调制信号识别技术 预览 被引量:4
19
作者 李世杰 郭雁 叶永杰 《通信对抗》 2016年第1期16-19,30共5页
论述了现阶段常用的对常规信号进行模式识别的技术,并给出了一种对MPSK、MQAM通用的星座图统计模式的识别方法,并通过了实际信号的仿真验证。该方法能同基带信号的调制解调做到无缝结合,值得在工程中推广。
关键词 模式识别 时域特征 星座图
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基于振动冲击响应信号特征的泥浆泵故障检测系统研究 预览
20
作者 徐杰 罗俊丰 肖玲 《石化技术》 CAS 2016年第4期121-122,共2页
泥浆泵的主要功能由往复运动完成,振动是其主要故障标志之一。提取泵阀振动信号的冲击响应分量,并对信号进行时标分析、小波能量包络分析,可以有效的提取泵阀的故障信号,判断泥浆泵泵阀的运行状态。在泥浆泵关键故障点加装振动、温... 泥浆泵的主要功能由往复运动完成,振动是其主要故障标志之一。提取泵阀振动信号的冲击响应分量,并对信号进行时标分析、小波能量包络分析,可以有效的提取泵阀的故障信号,判断泥浆泵泵阀的运行状态。在泥浆泵关键故障点加装振动、温度、噪声等传感器,将提取到的振动、温度、噪声等特征参数作为神经网络的输入,建立泥浆泵故障诊断系统,能有效诊断泥浆泵液力端以及动力端的运行状态。 展开更多
关键词 泥浆泵 时频域分析 特征参数 神经网络
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