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公开(公告)号:CN106886660A
公开(公告)日:2017-06-23
申请号:CN201710181336.6
申请日:2017-03-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种EEMD‑Hilbert包络谱与DBN相结合的变负载下滚动轴承状态识别方法,属于滚动轴承故障检测领域。为了解决针对训练数据采用一种负载,测试数据选用其他负载的情况下,滚动轴承故障状态及故障程度难以准确识别的问题。首先对滚动轴承各状态振动信号进行EEMD,然后选取敏感本征模态函数,并对其进行Hilbert变换求取包络谱。最后将各状态振动信号的IMF包络谱按顺序构建新的高维数据,输入到经遗传算法优化各隐藏层节点结构的DBN中,实现变负载下滚动轴承的多状态识别。在运用DBN进行滚动轴承10种状态识别过程中,训练数据采用某种负载,测试数据选用其他负载的情况下,EEMD‑Hilbert包络谱比时域或频域幅值谱能更好地体现出滚动轴承不同负载下的多状态特征,具有更高的识别率。
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公开(公告)号:CN206542424U
公开(公告)日:2017-10-03
申请号:CN201720280593.0
申请日:2017-03-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本实用新型提供了一种十一维四次混沌模拟电路,属于混沌信号发生器设计技术领域。解决现有低维混沌系统一般存在的密码周期短、安全性不高、容易被破解等问题。该电路包括十一个通道电路:每一个通道电路均由乘法器、反相加法比例运算器、反相积分器、反相器以及电阻、电容组成。该模拟电路产生的多个混沌信号使系统密钥空间更大,抗破译能力更强,增强了系统随机性、混沌信号的复杂性,可应用于信息安全、图像加密等领域。
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