一种基于金属原位晶体学及磁畴表征金属磁记忆检测的方法

    公开(公告)号:CN102520058B

    公开(公告)日:2014-10-22

    申请号:CN201110309984.8

    申请日:2011-10-13

    Abstract: 一种基于金属原位晶体学及磁畴表征金属磁记忆检测的方法,属于金属磁记忆无损检测研究领域。将金属材料本身作为研究对象,在不同应力状态下(拉伸不同阶段或者疲劳不同次数),利用bitter粉纹法测得对应的磁畴图,利用SEM-EBSD系统测得SEM形貌和取向等晶体学信息。从而得到金属材料的晶体学信息、磁畴与应力的关系。本发明结合金属材料本身得到材料微观尺度磁信号大小和磁矩的方向以及晶体学信息,去除了材料本身以外其他因素的干扰,具有良好的可靠性,克服了上述实际应用中的误差。

    一种基于金属原位晶体学及磁畴表征金属磁记忆检测的方法

    公开(公告)号:CN102520058A

    公开(公告)日:2012-06-27

    申请号:CN201110309984.8

    申请日:2011-10-13

    Abstract: 一种基于金属原位晶体学及磁畴表征金属磁记忆检测的方法,属于金属磁记忆无损检测研究领域。将金属材料本身作为研究对象,在不同应力状态下(拉伸不同阶段或者疲劳不同次数),利用bitter粉纹法测得对应的磁畴图,利用SEM-EBSD系统测得SEM形貌和取向等晶体学信息。从而得到金属材料的晶体学信息、磁畴与应力的关系。本发明结合金属材料本身得到材料微观尺度磁信号大小和磁矩的方向以及晶体学信息,去除了材料本身以外其他因素的干扰,具有良好的可靠性,克服了上述实际应用中的误差。

    基于自适应拟合冗余提升小波变换的轴承故障特征提取方法

    公开(公告)号:CN102607845A

    公开(公告)日:2012-07-25

    申请号:CN201210055858.9

    申请日:2012-03-05

    Abstract: 一种基于自适应拟合提升小波变换的轴承故障特征提取方法,通过振动加速度信号对滚动轴承进行故障诊断。通过基于数据拟合的计算公式和提升算法构造出九种具有不同特性的小波;应用所构造的九种小波依次对振动信号作冗余提升小波变换,根据归一化lP范数值来确定九组分解结果中的最优者并舍弃掉其他八组分解结果;再对初始的振动加速度信号作分段功率谱分析,选取最优的低频逼近信号或高频细节信号进行单支重构;最后对经单支重构得到的信号作Hilbert解调处理,根据包络谱图中的频率成分来判断滚动轴承的运行状态。能更有效地提取出滚动轴承的早期微弱故障特征信息,为滚动轴承的状态监测和故障诊断提供依据,尽可能避免事故的发生。

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