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搜索资源 - Vibration frequency
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首先给出了谐波小波时频剖面图检测含噪声信号的微弱奇异成分的方法 然后运用谐波小波时频剖面图方
法分析了碰摩故障仿真信号 最后利用该方法对多个实际汽轮机组动静碰摩故障的真实振动信号进行了分析研
究。结果表明, 谐波小波能够得到其它信号分析方法无法得到的特征, 有效识别机组的碰摩故障。-Harmonic wavelet time frequency profile plot is introduced firstly in practice to identify weak
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微弱振动信号的谐波小波频域提取，实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取。-Harmonic Wavelet Analysis of the weak vibration signal frequency domain to extract, weak periodic vibration signal in the frequency domain to extract the strong noise.
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基于系统响应自相关函数的振动参数识别，对初始激励、采样精度、采样频率等参数进行了讨论。-Autocorrelation function of the vibration parameter identification based on system response to initial motivation, the sampling accuracy, sampling frequency and other parameters are discussed.
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分频器是指使输出信号频率为输入信号频率1/N的电子电路,N是分频系数。在许多电子设备中如电子钟、频率合成器等，需要各种不同频率的信号协同工作，常用的方法是以稳定度高的晶体振荡器为主振源，通过变换得到所需要的各种频率成分，分频器是一种主要变换手段。
本文当中，在分析研究和总结了分频技术的发展趋势的基础上，以实用、可靠、经济等设计原则为目标，介绍了基于FPGA的多种分频器的设计思路和实现方法。本设计采用EDA技术，以硬件描述语言VHDL为系统逻辑描述手段设计文件，在QuartusⅡ工具软件环境下
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LabVIEW平台开发的振动测试程序，可实现时域分析，频域分析，频响分析等功能-LabVIEW platform for the development of vibration testing procedures, time-domain analysis, frequency domain analysis, frequency response analysis functions
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对LabVIEW进行二次开发，对振动信号进行HHT时频分析-LabVIEW second development, vibration signals HHT time-frequency analysis
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该程序为MATLAB版本，其功能是对振动信号进行频域积分-The procedures for the MATLAB version, and its function is a frequency-domain integral vibration signals
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细梁的振动，无量纲振动控制方程关于梁的动力响应-Beam power with applications from mechanical aerospace electrical and civil engineering free vibration nondimendional frequency coefficients on the dynamic behaviour of the beam
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齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象,包括幅值调制和频率(相位)调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟,但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号
中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法-Gear crack fault occurs when the vibration signal will produce modulation phenomenon, including the two parts of the modulation
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仿真实验,实验结果给出了振动方程的数值解,并用几何方式定量描述了振动过程和频幅特性-The simulation and experimental results show the numerical solution of the vibration equation geometrically quantitative descr iption of the vibration process and frequency amplitude characteristics
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机械设备发生故障时, 故障特征的提取很重要。对于多通道的设备故障振动信号, 应用非平稳信号的盲源分离算法, 可以有效地提取各自独立的非平稳振动源,从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法, 比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例, 验证了该算法在故障诊断中可行性。-Machinery and equipment failure, the fault feature extraction is very important. Failure vibration si
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针对风力发电机齿轮箱的故障，介绍常用的故障诊断方法，理论上分析齿轮箱故障振动
信号的特征，并用 软件仿真其振动信号 对比正常运行与发生故障时的频域信号波形，并进行了一定的分析，为风力发电机齿轮箱的故障诊断提供了参考-Wind turbine gearbox failures, to introduce fault diagnosis method theoretically analyze the characteristics of the vibration signal of a ge
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09年上交大的硕士论文
本论文作者在对风电场监控系统进行实际调研后，以美国 GE 公司的1.5MW 变速变桨距双馈异步风力发电机组为例做为被监测对象，应用
美国国家仪器公司 NI（National Instruments Corporation）虚拟仪器技术
和 LabVIEW8.5 作为软件平台，尝试开发大型风力发电机组旋转机械状
态监测系统，并根据风力发电机组和风电场远程监控的特征，对监测系
统的通信方式进行分析比较后，选择通信方案。监测系统的目的是对采
集的振动信号
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对振动信号的模态识别方法，IDT模态识别方法，包括时域识别和频率识别。-Modal identification method on the vibration signal, IDT modal identification methods, including time-domain identification and frequency identification.
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模态分析，获得采样数据的固有频率、各阶振型，阻尼比等，-Modal analysis, the natural frequency of the sampling data, each vibration mode damping ratio
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对机械振动信号的预处理，以及滤波，频域变换等-The pretreatment of the mechanical vibration signal, and filtering, frequency domain transform, etc.
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测量6205深沟球轴承的故障振动加速度信号, 对信号进行时频分析, 利用经验模态分解方法将振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert 变换得到Hilbert 谱,通过谱分析识别轴承的故障部位和类型, 证实Hilbert 谱的有效性-Measuring 6205 deep groove ball bearing fault vibration acceleration signal, the signal frequency analysis, empiri
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y=d2wavelet(x,Fs,level) does the 2nd order Daubechies Wavelet Transform of signal x with a sampling frequency Fs and the DWT is decomposition is done upto a level
It returns the matrix of all decompositions and the final approximations.
Instead
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真实路面的函数可以描述为路面不规则函数q=q(x,y)，其x和y坐标轴分别表示纵向和侧向轴。路面不平度被描述成具有高斯分布、稳态阶段、遍历性和零均值的随机过程。因此我们可以利用自己定义的单个轨迹和相干函数的二平行轨迹的功率谱密度来描述路面不平度。自定义的单轨迹功率谱密度可用如下方程描述：-In ride comfort research, it is important to simulate the vibration of automobile on uneven road. To buil
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对设备进行故障诊断的主要方法就是测量故障
设备的振动或噪声, 并对其进行分析, 从而找出故障原因。然而振动或噪声信号中除了对分析故障有用的信息外, 还有大量的噪声成分。只有有效地滤除噪声, 才能获得有用的信息, 从而得到可靠的分析结论。传统的滤噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器, 滤掉噪声频率成分。但对于短时瞬态信号、非平稳信号、含宽带噪声的信号, 采用传统处理方法有着明显的局限性。小波变换为信号去噪提供了一种有效的方法, 小波阈值去噪具有传统方法不可比拟的优越性。但是小波分解的频域重
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