导读:本文包含了关联维数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:计量学,故障,摩擦系数,心音,绕组,水轮机,电弧。
关联维数论文文献综述
丁雪兴,唐莉萍,陈金林,严如奇,司佳鑫[1]（2019）在《基于关联维数的干气密封环摩擦系数特性研究》一文中研究指出利用DM-2型端面摩擦磨损试验机,选取16°螺旋角和18°螺旋角干气密封环进行测试,提取摩擦磨损过程中的摩擦系数信号,运用关联维数法研究干气密封环的摩擦系数特性。结果表明:在载荷一定的情况下,2种螺旋角摩擦系数和其关联维数随速度增大皆先减小后增大,呈正相关;而在速度一定的情况下,2种螺旋角摩擦系数随载荷的增大而减小,其关联维数随载荷的增大而增大,呈负相关。18°螺旋角的摩擦系数和其关联维数比16°螺旋角大。关联维数正确反映了干气密封环摩擦系数特性变化规律。(本文来源于《甘肃科学学报》期刊2019年04期）
林何,Matthias,R?tsch,王叁民,胥光申[2]（2019）在《基于G-P算法关联维数齿轮系统相空间吸引子数值特性》一文中研究指出为有效刻画齿轮系统相空间吸引子结构的数值特性,建立了直齿轮系统含间隙与综合传动误差的非线性动力学模型,基于G-P算法推导了等间隔的齿轮系统吸引子关联维数计算公式。对周期运动和混沌运动吸引子,采用Lyapunov指数与关联维数等手段定量表征其数值特性,利用Poincaré截面法定性分析了混沌吸引子的演化和迁移进程。通过关联维数对阻尼比和综合传动误差变化下的混沌吸引子演化行为进行了追踪刻画,结果表明,吸引子结构越复杂则关联维数越大,系统振动越敏感,混沌吸引子关联维数值介于整数1和2之间,具有分数维特征。(本文来源于《机械传动》期刊2019年07期）
刘忠,袁翔,邹淑云,周云贵,陈莹[3]（2019）在《基于改进EMD与关联维数的水轮机空化声发射信号特征提取》一文中研究指出为研究水轮机空化状态下声发射信号的特征及其演变规律,提出了基于改进经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与关联维数的水轮机空化声发射信号特征提取方法。采用镜像延拓与可变余弦窗函数相结合的方法对传统EMD进行改进。将改进EMD方法应用于混流式水轮机模型空化状态下的声发射信号分析中,分别采用自相关法和假近邻法计算声发射信号各阶固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量的时间延迟参数和最佳嵌入维数,采用G-P算法提取各阶IMF的关联维数,分析关联维数随水轮机空化系数的变化关系。结果表明:随着空化状态从无空化、初生空化到临界空化,声发射信号的各阶IMF关联维数逐渐增大,直接反映了水轮机空化从无到有,从弱到强,水流流态更加复杂和紊乱的过程。(本文来源于《动力工程学报》期刊2019年05期）
孟宗,邢婷婷,张圆圆,周明军,殷娜[4]（2019）在《基于关联维数和线段聚类的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出提出一种基于关联维数的滚动轴承故障特征提取方法。线性标度区域的识别是影响关联维数准确度的重要因素,针对关联维数线性标度区对应的二阶导数在零上下波动这一特征,将二阶导数数据点转化为线段,再利用线段的聚类方法进行两次聚类分析,并应用统计学准则排除粗大误差,最后对数据拟合得到特征值。对经典的Lorenz混沌系统进行仿真分析,具有良好的效果,并对滚动轴承4种状态信号进行特征分析,实验表明该方法能更加准确地识别出轴承故障信号。(本文来源于《计量学报》期刊2019年01期）
李树卿,陈鼎,仇群辉,史建立,徐伟明[5]（2018）在《基于关联维数的变压器绕组故障诊断》一文中研究指出本文中作者介绍了变压器绕组振动的原理,对相空间重构原理进行了分析,对变压器运行时箱体振动信号的非线性特征进行了研究。运用相空间理论,通过计算关联维数,对变压器故障绕组进行识别。(本文来源于《变压器》期刊2018年09期）
刘丽智,刘艳丽,殷煜炜,陈昌垦[6]（2018）在《基于关联维数与小波包-AR谱的串联故障电弧特征研究》一文中研究指出供配电系统的电气连接点常因接触松动、机械振动等原因产生串联型故障电弧,串联型故障电弧易引起电气火灾等电气安全事故,影响供电的可靠性。为进一步研究串联故障电弧的特征,在实验室开展了接触松动和机械振动两种生弧条件下的串联故障电弧实验,提出了基于分形理论和小波包-自回归(AR)谱分析的串联型故障电弧特征提取方法。首先对实验电流信号进行分形特征分析,计算各种工作状态下电流信号的关联维数;然后对信号进行小波包分解及重构,对重构后的各频段信号进行AR谱分析,研究不同频段信号AR谱能量在燃弧前后的变化规律,构建以关联维数和E3,0频带能量比例系数为特征量的特征向量。分析结果表明,分形关联维数和小波包-AR谱能量能够有效的描述各类型负载在两种生弧方式下的串联型故障电弧,可用于诊断因接触松动及机械振动原因引起的串联故障电弧。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2018年09期）
黄智勇[7]（2018）在《依赖关联维数改进算法的汽车发动机故障特征选择》一文中研究指出提出一种依赖关联维数改进算法(An improved algorithm for correlation dimension,IACD)的汽车发动机故障特征选择.在本文提出的算法中,参数化L1频率上的汽车发动机延迟通过这种方式对于以往发动机故障特征选择方法中,由于进行判断值组合而产生的汽车发动机故障特征问题可以实现很好的解决,而且多路径效应放大的消极影响也能够得到有效地消除.本文对于两种发动机故障特征选择分析方法进行了对比分析,结果表明利用本文所提出的算法,精化函数所需的收敛时间是更短的,而且收敛解的稳定性也得到了极大提高.(本文来源于《兰州文理学院学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
吴超[8]（2018）在《基于EMD关联维数的先心病心音特征提取与分类识别研究》一文中研究指出心音是一种常见的人体生理信号,能准确地反映心脏的整体运行状态,通常是判断心脏是否健康的主要依据之一。心音听诊是诊断先心病的主要依据,但听诊容易受到环境和听诊医生等主观因素的影响,而超声心动图是诊断是否患有心脏病的最有效方法,但对于偏远地区的患者来说因设备昂贵难以负担起医疗费用。因此,针对心音进行特征分析处理对先心病的诊断具有重要的意义,同时对实现机器辅助听诊也提供了新的思路,方便于先心病的诊断。心音属于一种非线性、非平稳性随机信号,本文采用分形原理对心音进行分析,充分揭示该类信号的内在特征,着重对心音特征参数的研究,了解心脏的运行机理以及结合正常和异常心音的特点。本文的主要研究工作为:1.心音信号预处理工作。采用小波分析法消除心音的噪声,然后利用希尔伯特变换法提取心音的包络,最后对提取的包络采用采用双阈值法进行分段定位,从而确定心音的心动周期。2.心音信号的经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)。将心音分解成一系列的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),分析各阶IMF分量的瞬时频率特性,准确地反映出原始信号的细节信息,并采用互相关系数法对IMF分量进行筛选,得出IMF1~IMF5主分量。3.心音的特征参数提取。提取预处理后心音的IMF1~IMF5主分量并求出其关联维数作为特征参数,它的变化可以及时描述心音信号内在的变化规则和复杂程度,最后实验表明该参数在心音识别中取得不错效果。4.BP神经网络识别分类。建立BP神经网络模型,对提取的心音特征向量导入到网络中,进行分类识别,得出正常和异常心音的识别率。本文通过对366例先心病患者和正常人心音信号的分析,结果表明关联维数能较好的反映心音的细节信息包括变化规律并突出重点内容,采用BP神经网络识别,有效的对心音分类,对正常和异常心音识别率分别为84%和79.2%,平均识别率为81.6%。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
徐小峰,常玮洪,孙燕芳[9]（2018）在《基于关联维数和Kolmogorov熵的协同物流网络有序度控制模型》一文中研究指出考虑到协同物流网络具有的动态开放、组织复杂等特性,在运行过程中易出现随机混沌现象,影响网络有序程度和运行效率,提出了以保障运行时效和服务质量为目标的协同物流网络有序度控制模型.研究表明,该模型通过关联维数和Kolmogorov熵相结合的方法,可以考察不同状态下协同物流网络运行的复杂程度和混沌特征,实现网络的无序预警;同时从变量选择、参数调整和强度变化等方面,验证了可通过缩减物流功能节点、减少物流任务等纠偏措施降低关联维数和K熵值,提升协同物流网络运行的有序控制能力.(本文来源于《系统工程学报》期刊2018年02期）
何志坚,周志雄,黄向明[10]（2018）在《基于变分模态分解的关联维数及相关向量机的刀具磨损状态监测》一文中研究指出针对刀具磨损过程中产生的非平稳性信号,提出了基于变分模态分解的关联维数及相关向量机的刀具磨损状态监测方法。首先,利用变分模态分解对采集的声发射信号进行分解,获得一系列分量;其中部分分量跟磨损状态相关,部分分量是干扰噪声。为此根据分解后分量与原信号的互信息值提取出敏感分量;利用刀具信号特点确定关联维数的时延参数和嵌入维数,计算敏感分量的关联维数并组成特征向量;最后,将刀具不同状态的特征向量输入相关向量机进行训练与测试,从而实现对刀具磨损状态的监测。实验结果表明,该方法能够有效地识别出刀具磨损过程中不同的工作状态,且分类准确率较经验模态分解好。(本文来源于《计量学报》期刊2018年02期）
关联维数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为有效刻画齿轮系统相空间吸引子结构的数值特性,建立了直齿轮系统含间隙与综合传动误差的非线性动力学模型,基于G-P算法推导了等间隔的齿轮系统吸引子关联维数计算公式。对周期运动和混沌运动吸引子,采用Lyapunov指数与关联维数等手段定量表征其数值特性,利用Poincaré截面法定性分析了混沌吸引子的演化和迁移进程。通过关联维数对阻尼比和综合传动误差变化下的混沌吸引子演化行为进行了追踪刻画,结果表明,吸引子结构越复杂则关联维数越大,系统振动越敏感,混沌吸引子关联维数值介于整数1和2之间,具有分数维特征。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
关联维数论文参考文献
[1].丁雪兴,唐莉萍,陈金林,严如奇,司佳鑫.基于关联维数的干气密封环摩擦系数特性研究[J].甘肃科学学报.2019
[2].林何,Matthias,R?tsch,王叁民,胥光申.基于G-P算法关联维数齿轮系统相空间吸引子数值特性[J].机械传动.2019
[3].刘忠,袁翔,邹淑云,周云贵,陈莹.基于改进EMD与关联维数的水轮机空化声发射信号特征提取[J].动力工程学报.2019
[4].孟宗,邢婷婷,张圆圆,周明军,殷娜.基于关联维数和线段聚类的滚动轴承故障诊断[J].计量学报.2019
[5].李树卿,陈鼎,仇群辉,史建立,徐伟明.基于关联维数的变压器绕组故障诊断[J].变压器.2018
[6].刘丽智,刘艳丽,殷煜炜,陈昌垦.基于关联维数与小波包-AR谱的串联故障电弧特征研究[J].电子测量与仪器学报.2018
[7].黄智勇.依赖关联维数改进算法的汽车发动机故障特征选择[J].兰州文理学院学报(自然科学版).2018
[8].吴超.基于EMD关联维数的先心病心音特征提取与分类识别研究[D].云南大学.2018
[9].徐小峰,常玮洪,孙燕芳.基于关联维数和Kolmogorov熵的协同物流网络有序度控制模型[J].系统工程学报.2018
[10].何志坚,周志雄,黄向明.基于变分模态分解的关联维数及相关向量机的刀具磨损状态监测[J].计量学报.2018
论文知识图
