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基于狭义回归网络的叶端定时测振技巧研究

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毕业论文范文题目:基于狭义回归网络的叶端定时测振技巧研究,论文范文关键词:基于狭义回归网络的叶端定时测振技巧研究
基于狭义回归网络的叶端定时测振技巧研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:高速旋转叶片振动实时监测技巧是电力产业、能源产业、航空、航运业亟待解决的困难,传统的接触式测量方法很难做到同时监测同级所有叶片的振动情况,因此人们始终在研究非接触式旋转叶片振动的测量新技巧—叶端定时测量技巧。它是一种利用旋转着的叶片在有振动与无振动时达到叶端传感器的时刻所存在(此处忽略..)的偏差来打算叶片振动振幅跟频率的测量技巧。跟着激光技巧跟电子技巧的发展,叶端定时测量技巧在硬件技巧上已完全成熟。然而在数据处理方法上还不够完美。成为妨碍叶端定时技巧发展的重大妨碍。本文通过分析现有国内外各种叶端定时数据的处理方法,比较它们的优毛病,得悉现有叶端定时数据处理方法(文章此处忽略..)还不能同时处理叶片的同步振动数据跟异步振动数据。据此本文提出了一种新的基于人工神经网络叶端定时数据的处理方法,即利用人工神经网络可能逼近任意函数曲线的特点,结合传感器的个数跟安装夹角,树破数据处理模型。该方法能同时处理叶片同步振动数据跟异步振动数据,叶片振动数据处理成果精度优(本文此处忽略..)于其它方法。对该方法的可行性进行了仿真验证跟实验验证,具体实验思路是:用两种方法测出叶片振动频率(结合叶片旋转速度可得出叶片的振动阶次)并进行比较,以验证这种新算法的可行性跟得到数据处理精度。其中一种方法是通过传统的应变片测量方法,它测出的成果可能实在反应叶片振动频率;另外一种方(文章此处忽略..)法令是通过叶端定时传感器跟同步传感器得到叶片振动信号,结合新的数据处理方法得到叶片的振动频率。在验证新的算法可行性基本上,编写了叶片振动实时在线监测程序,其中实验数据的采集程序、显示跟处理是通过利用软件LABVIEW编程实现的,减少了实验仪器的利用,降落了实验本钱。


以上为本篇毕业论文范文基于狭义回归网络的叶端定时测振技巧研究的介绍部分。
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