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基于集合经验模式分解和交叉能量算子的滚动轴承故障诊断
文档格式:PDF 文档大小:855.97KB 文档页数:7
振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性
武汉大学:《管理学》第四章 企业的社会责任
文档格式:PPT 文档大小:148.5KB 文档页数:49
决策:人们为了达到一定目标在掌握充分的信息 和深刻分析各种情况的基础上科学地拟定各种 方案并加以评价,最终选出合理方案的过程 决策是在主观愿望、客观环境、约束条件中寻 求平衡的过程。 决策受到决策参与者价值观念、组织文化、信 息质量、组织制度、决策方式等多种因素的影 响
华东理工大学:《发酵工程 Fermentation Engineering》课程教学资源(电子讲义)第三讲 微生物生物工程的3个基本观点
文档格式:DOC 文档大小:47.5KB 文档页数:8
工业发酵是微生物群体活动的动态过程。此过程靠如下3 种流动来维系:1.伴随能量形式的转换而发生的电子流动;2.伴 随异化和同化作用而发生的物质流动;3.伴随不同水平上的代谢 调节而发生的信息流动。在分析以上3种流动的运行规律,以及 归纳工业发酵和生物制药的大量信息的基础上,提出了关于微生 物生物工程的三个基本观点:1.生物能支撑观点,2.代谢网络观 点,3.细胞经济观点
华东理工大学:《发酵工程 Fermentation Engineering》课程教学资源(电子讲义)第二讲 微生物生物工程基本理论的探索
文档格式:DOC 文档大小:1.48MB 文档页数:12
工业发酵是微生物群体活动的动态过程。此过程靠如下三 种流动来维系,即伴随能量形式的转换而发生的电子流动、伴随 异化和同化作用而发生的物质流动以及伴随不同水平上的代谢调 节而发生的信息流动。在分析以上三种流动的运行规律和工业发 酵大量信息的基础上,运用归纳逻辑的方法提出了关于微生物生 物工程的三个基本假说,即生物能支撑假说、代谢网络假说和细 胞经济假说
高职系列教材:《电视技术》课程电子教案(PPT教学课件)第2章 黑白电视的基本原理
文档格式:PPT 文档大小:626.5KB 文档页数:38
2.1黑白显像管口 2.2黑白电视机原理框图 2.3电视信号和信号通道的频谱分析 2.4黑白电视机常见故障的分析
中央财经大学:《考研试题集》 1998年硕士研究生入学考试货币银行学
文档格式:DOC 文档大小:25.5KB 文档页数:6
一、名词解释(每题3分,共15分) 1.货币需求函数 2.信用创造论 3.贷款承诺 4.审贷分离制度 5.资本吸收能力 二简述题(每题6分,共30分) 1.简述金融工具的特征。 2.简述在银行贷款活动中贷款人享有哪些权利。 3.简述《国际货币基金组织协定》第八条款的主要内容。 4.简述商业银行通过发行普通股票筹集资本金的优缺点。 5.简述商业银行证券投资业务与信贷业务的不同点
华中农业大学:《生物化学》研究生课程课件(蛋白质化学)第三章 蛋白质的转运、加工与修饰
文档格式:PDF 文档大小:7.64MB 文档页数:180
第一节 蛋白质的转运 一、信号序列(斑块)、跨膜疏水区和分拣信号 二、伴侣蛋白(chaperone) 三、翻译同步转运和翻译后转运 四、小泡运输的机制 五、受体介导的胞吞作用和内化蛋白质的分拣 六、高尔基复合体内蛋白质的分拣 第二节 蛋白质的加工与修饰 一、二硫键的形成 二、内质网中蛋白质的质量控制 三、蛋白质的共价修饰 四、蛋白质前体的加工 五、多亚基蛋白的组装 六、蛋白质糖基化
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)矩阵分解在信息检索中的应用
文档格式:PDF 文档大小:2.73MB 文档页数:72
• 矩阵分解及隐性语义索引 • 关于词项-文档矩阵 • 线性代数基础 • 矩阵分解与低秩逼近 • IR中的隐性语义索引 • 矩阵分解的计算机实现 • 推荐系统 • 推荐系统的兴起 • 推荐系统的基本方法 • 示例:UV分解用于音乐推荐
东北财经大学:《财务分析》第2章 财务分析信息基础
文档格式:PPT 文档大小:68KB 文档页数:20
第一节财务分析信息的种类 第二节财务报告内涵与作用 第三节会计报表 第四节会计报表附注与财务情况说明书 第五节审计报告 第六节政策与市场信息
基于小波包和径向基神经网络轴承故障诊断
文档格式:PDF 文档大小:436.55KB 文档页数:4
针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障
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