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题名基于动态模态分解的输电杆塔松动检测
被引量：2
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作者
杨金显
申刘阳
郑泽南
李田田
杨雨露
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机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第19期204-211,共8页
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基金
国家自然科学基金(41672363)
河南省自然科学基金(232300421152)。
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文摘
为了识别输电杆塔的松动状态,提出分段高阶动态模态分解(segment high-order dynamic mode decomposition,SHDMD)的检测方法。为减小振动耦合对检测的影响,利用三轴加速度和三轴角速度构造时间-空间矩阵,从中提取准确的方向振型作为松动特征,将时间-空间矩阵在时间维度上划分为若干子矩阵,对每个子矩阵进行空间维度扩展,避免DMD分解时得到错误结果,对扩展后的子矩阵进行DMD分解,得到不同时段的振动模态,利用稳定图筛选出不同时段共有的模态作为真实模态,提取与模态一一对应的方向振型。建立灰色关联检测模型,通过计算方向振型的几何特征关联度,识别当前松动状态。模拟杆塔试验与真实杆塔试验结果证明,所提方法能够很好地实现输电杆塔松动位置与松动程度的识别。
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关键词
输电杆塔
结构松动
微电子机械系统(MEMS)
动态模态分解(DMD)
稳定图
灰色关联分析
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Keywords
transmission tower
structure looseness
micro electro mechanical system(MEMS)
dynamic mode decomposition(DMD)
stability diagram
grey correlation analysis
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分类号
TM754
[电气工程—电力系统及自动化]
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名碱液泵结构松动的诊断与处理
- 2
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作者
张永革
高风光
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机构
中国铝业山西分公司氧化铝三分厂
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出处
《有色设备》
2008年第4期39-42,共4页
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文摘
针对5^#碱液泵机组出现的异常振动问题，应用RH802双通道振动频谱分析仪对采集的数据进行诊断分析，得出碱液泵异常振动的主要原因为松动和不对中之结论，并进行针对性地处理，较好地解决了5^#碱液泵机组振动异常问题。
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关键词
碱液泵
异常振动
结构松动
动态不对中
故障诊断
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Keywords
lye pump
abnormal vibration
structure looseness
dynamic misalignment
fault diagnosis
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分类号
TH313
[机械工程—机械制造及自动化]
TB535
[理学—物理]
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题名内容与结构松耦合的适应性学习资源模型及应用研究
被引量：8
- 3
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作者
王琦
余胜泉
万海鹏
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机构
北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室
北京师范大学未来教育高精尖创新中心
首都师范大学教育学院
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出处
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第3期51-59,共9页
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基金
2018年度国家自然科学基金重点课题“‘互联网+’时代的教育改革与创新管理研究”(课题编号:71834002)
2021年度未来教育高精尖创新中心开放课题“一种具备解释智能的泛在学习资源模型探究”(课题编号:BJAICFE2021-001)。
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文摘
移动互联网的发展改变了学习发生的形态,学习者可以随时随地按需接入学习,为学习的普及化、个性化带来了机遇,同时也带来了学习资源适应性供给的难题。传统学习资源供给依赖专家预设,其内容固化,无法随需求变化动态调整。泛在学习环境下,学习者的情境和需求日益多元,这不仅要求资源在内容上的适应,同时不同需求适应的学习模式也对内容组织结构提出了要求。因此,实现学习资源的即时、适应性供给成为亟待解决的问题。该研究突破传统学习资源内容与结构耦合设计的局限,提出了“内容”与“结构”松耦合的适应性学习资源模型,一方面设计了资源的内容要素,另一方面定义了动态可计算的结构特征。在模型支持下开发了资源动态供给的系统和服务,根据学习者特征实现资源的适应性设计、生成与供给。研究结果表明,“内容”与“结构”松耦合的学习资源模型及其支撑系统能够为较好地支持适应性学习服务,使学习资源供给走向动态生成,也为适应性学习的研究提供参考。
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关键词
适应性学习
学习资源模型
内容与结构松耦合
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Keywords
Adaptive Learning
Learning Resource Model
Content-structure loosely Coupled
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分类号
G434
[文化科学—教育学]
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