搜索结果: 1-6 共查到“农业工程 fault”相关记录6条 . 查询时间(0.078 秒)
基于经验模态分解和Duffing振子的轴承故障诊断（Fault Diagnosis of Bearing Based on EMD and Duffing Oscillator）
轴承 故障诊断 混沌振子 经验模态分解
2010/12/29
针对齿轮箱轴承振动信号故障信息容易被噪声淹没，且具有非线性、非平稳特性的问题，提出了基于经验模态分解（EMD）和Duffing振子的轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行经验模态分解，找到包含轴承故障信息的固有模态函数（IMF），然后利用Duffing振子的分岔图找到混沌振子相轨迹发生变化的内部激励力分界值，并将Duffing 振子的内部激励力频率设定为轴承故障特征频率，最后从混沌振子输出相轨迹...
温室环境控制系统智能故障诊断（Intelligent Fault Diagnosis on Greenhouse Environment Control System）
温室 控制系统 故障诊断
2009/11/3
分析了温室环境控制系统中执行机构、传感器、控制柜、控制软件的主要故障；根据故障可能对系统造成的损失将故障分为4个级别，并提出了相应的处理策略，编制了完整的智能故障诊断软件。试验结果表明，故障诊断识别正确，系统运行可靠。
基于时空双序列分析的温室WSN故障诊断（Fault Diagnosis of the Greenhouse WSN Based on the Time Series and Space Series Analysis）
温室 无线传感器网络 时间序列
2009/5/22
根据温室无线传感器网络（WSN）所采集数据在时间和空间上具有很强的相关性，从温室无线传感器网络基本结构出发，在分析WSN原始数据的基础上，通过对时空序列样本信息的预处理，分别建立了时间和空间故障诊断数学模型，据此分析传感节点的工作状态，给出了温室WSN故障诊断的综合算法。研究结果表明，该故障诊断方法能够及时、有效地发现温室WSN的异常并诊断出故障节点，提高了WSN工作的可靠性。
基于混沌-分形理论的往复式活塞隔膜泵磨损故障分析（Wearing Fault Diagnosis of Reciprocating Membrane Pump Based on Chaos and Fractal Theory）
往复式活塞隔膜泵 磨损 故障诊断 分形 混沌
2010/5/5
针对往复式活塞隔膜泵磨损故障，采用混沌理论和分形技术，对隔膜泵不同连接处磨损时的系统非线性表现形式加以研究。通过对不同故障类型振动信号的分析，绘制了相应的庞加莱截面图，并计算了各种磨损故障的最大李雅普诺夫指数和关联维数。研究表明当没有磨损故障时，系统为准周期态；而隔膜泵的各种磨损故障信号呈现混沌性态，且不同故障状态的最大李雅普诺夫指数和关联维数有着较大的差别，可以用作其状态监测和故障诊断的特征参数...
形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用（Application of Morphological Wavelet De-noising in Extracting Gear Fault Feature）
故障诊断 齿轮 特征提取 形态小波 软阈值降噪
2010/5/5
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题，采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解，然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理，最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿真与实例证明，该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算，运算简单且执行高效，适合...
基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取（Fault Feature Extraction of Rolling Element Bearing Based on Morphological Undecimated Wavelet Decomposition）
滚动轴承 故障诊断 特征提取 形态非抽样小波分解
2010/2/26
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题，提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性，通过非抽样方式对信号进行分解，克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点，构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法，并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与...