针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究.该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性

1、酶的提取与分离纯化技术路线 2、细胞破碎 3、酶的提取 4、酶的分离方法 5、酶的组合分离纯化策略 6、酶的浓缩、干燥与结晶

对湖北恩施的典型高磷赤铁矿样品进行了非熔态分离提取实验研究.矿样基础特性研究表明,该矿为典型鲕状高磷赤铁矿,矿中铁元素与磷元素之间并未处于化学结合状态.据此采用高速气流磨技术,将其磨至平均粒度为2μm的超细粒度,观察发现铁元素与磷元素在各个超细矿粉颗粒中的含量分布不均匀,Fe、P化合物有所解离.进而采用流态化技术进行气力分离,设计制造了流态化装置,对超细矿粉的流态化特征进行研究,结果表明超细铁矿粉的流态化特征与常规细粉不同.基于富铁物料与富磷物料的密度差异,设计制造了气力分离装置,对超细高磷赤铁矿粉进行气力分离实验,初步实现了铁元素和磷元素的分离

对硫化镍电解阳极泥提硫后硫磺渣,进行了真空蒸馏硫磺渣提取元素硫的工艺研究,并分析了影响蒸馏过程的因素.结果表明:采用真空蒸馏-冷凝方法从硫磺渣回收元素硫并得到硫磺,其形态为α-型硫;残渣含化合态硫可降为15.10%,无元素硫;最大脱硫率达97.08%

分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法.利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来

为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征

针对齿轮的振动特点,设计了复合过完备时频字典,利用基追踪方法在匹配信号特征结构、直接提取特征信息方面的优势分析了齿轮箱的现场测试振动信号.根据基追踪分解结果,在时频联合域内提取了齿轮局部损伤的周期性冲击特征,识别了齿轮点蚀缺陷.与短时Fourier变换和小波变换等时频分析方法进行了对比分析,验证了基追踪检测齿轮损伤的有效性

提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性

植物根系的生长状况可以反映该地区的气候及土壤特性,现有的根系研究方法如挖掘法、整段标本法和剖面法,都有破坏样本和工作量大等缺点.为了实时跟踪植物根系生长状况,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阀值的图像处理方法,对采用内窥方法获得的根系图像进行边缘检测,并将边缘提取后的图像进行融合.此方法可以在不损伤植物根系的前提下自动对根系的生长情况进行提取分析,实现实时采集及精确测量根系的物理参数

在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型.该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果.这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题.实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库