ERP发展进程中的数据迁移研究

总结了ERP(企业资源计划 )的发展进程 ,在此基础上指出数据迁移是ERP发展进程中的一项重要工作。针对现有数据迁移方法的不足 ,提出一种交互式数据迁移方法。该方法把数据迁移和数据清理紧密地结合在一起 ,不仅灵活、准确地完成了数据的迁移 ,还保证了数据迁移后新系统的数据质量 ,从而保证了ERP发展进程中历史数据的完整性     

基于球面离散格网的遥感影像数据存储策略

球面离散格网模型是一种能够表达真实地理球面世界的数据模型,由于其格网划分的层次性,底层的遥感影像数据是以海量的小块数据块形式存在。本文根据球面离散格网遥感影像数据这种海量小数据块的特点,提出了一种局部分布式的虚拟存储方法,在维护影像存储区域相关性和剖分层次的同时,对遥感影像进行并行存取操作。     

浅析跨存储数据迁移技术

数据迁移[1](Data migration)是指在存储设备、格式或计算机系统之间的数据转换。当用户决定使用新的存储设备替换原有存储设备或将数据迁移到与当前的系统不兼容的数据管理系统时数据迁移是必须的。讨论的重点是数据在不同存储设备之间的迁移技术,希望对企业IT管理人员在面对数据跨存储迁移及存储系统规划问题时提供帮助。     

基于深度学习和迁移学习的液压泵健康评估方法

对液压泵建立健康评估模型需要大量训练数据,然而由于其工作条件随时间的地点变化,使得获取特定条件下的数据比较困难。为了在目标数据不足的条件下对液压泵建立健康评估模型,提出了一种深度学习和迁移学习的液压泵健康评估方法。首先,通过卷积神经网络的方法对已有大量历史条件下液压泵振动的频域信号建立预测模型,再用迁移学习的思想在少量目标液压泵数据上对深度学习模型进行微调。实验结果表明,该方法可以有效地提高预测准确率。     

机翼蒙皮天线的形变重构方法和实验

文中提出了一种引入迁移学习的形变重构方法,并用某无人机机翼进行了实验验证。该方法首先利用模态法获取大量的仿真源数据,并对实际机翼进行测试,获得少量的目标数据,然后利用迁移学习算法将目标数据迁移到源数据中,使得重构的位移值更加接近实际测量值。结果表明,该方法大幅提升了机翼蒙皮天线在实际工作环境中的形变重构精度。     

固相微萃取与离子迁移谱联用技术的进展和应用

离子迁移谱检测技术是现场检测毒害气体的重要方法,具有快速响应、灵敏度高等优点,通常主要用于气体的检测,随着样品处理技术的不断发展,离子迁移谱技术也拓展于现场包括水相、土壤等多种样品基质的快速分析。固相微萃取是已经广泛应用的分析样品前处理技术,具有无溶剂提取、快速、简便等特点。本文介绍了当前固相微萃取与离子迁移等检测器结合使用技术的特点,分析了新的样品解析方法,介绍了固相微萃取-离子迁移谱结合使用在检测领域的应用进展。     

无标签数据下基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断

对于智能故障诊断方法,大量有标签数据是实现智能模型训练的必要条件,但该条件在部分工业应用场景下难以满足。难以采集足够有标签数据,尤其是故障状态下的数据,在一定程度上限制了智能故障诊断方法的工业化应用。为解决该问题,提出基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断方法,将实验设备或其他相关设备所采集的足量有标签数据所蕴含的特征知识迁移至工业现场设备所部署的智能模型中,完成不同机械设备之间监测数据的特征知识迁移,从而实现无标签数据下的机械设备智能故障诊断。提出方法首先构建一维深度卷积神经网络,实现从原始振动信号到机械设备故障类别的深度映射。然后在深度卷积神经网络中加入领域适配正则约束项,实现不同机械设备监测数据间特征知识的深度迁移适配。最后,通过全连接神经网络进行机械设备健康状态的识别。为验证提出算法的有效性,通过两种机械设备的轴承在不同性能状态下所采集的监测数据进行迁移故障诊断实验,实验结果表明:提出方法实现了不同设备间监测数据特征知识的迁移适配;相对于传统智能诊断方法,提出的方法在两个数据集之间的迁移故障诊断识别率提高20%以上。     

基于标签预留Softmax算法的机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习技术

面向机器视觉检测鉴别的语义分割卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型能识别、测量被测对象的零部件、尺寸等特征,针对机器视觉检测鉴别增加识别零部件或关键部位的需求,以及进一步迁移学习会损失CNN模型部分权值的问题,提出一种基于标签预留Softmax算法的语义分割迁移学习技术。研究了机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习建模方法,分析指出可尝试选定模型所有权值的微调迁移学习,有助于减小模型初始损失;提出了基于标签预留Softmax算法的微调迁移学习方法,可实现检测对象略有不同的模型所有权值微调迁移学习。在自建数据集上的实验表明,标签预留微调迁移学习技术训练模型达到机器视觉检测鉴别要求的时间由42.8 min减少到30.1 min,算法有效、效果明显;应用实验表明,迁移学习技术可实现标准件安装、漏装、误装情况检测与装配质量鉴别的半监督学习,新机箱迁移学习的训练时间不超过20.2 min,检测准确率达到100%,能满足机箱标准件装配质量检测鉴别的需求。     

基于改进CycleGAN的图像风格迁移

图像风格迁移是用风格图像对指定图像的内容进行重映射,利用GAN自动进行图像风格迁移,可减少工作量,且结果丰富。特定情况下GAN方法所用的配对数据集很难获得。为了避免利用传统GAN进行图像风格迁移受到成对数据集的限制,提高风格迁移效率,本文利用改进的循环一致性对抗网络CycleGAN实现图像风格迁移,用密集连接卷积网络DenseNet代替原来网络生成器的深度残差网络ResNet,用同一映射损失和感知损失组成的损失函数度量风格迁移损失。所做改进使网络性能得到了提升,取消了网络对成对样本的限制,提高了风格迁移生成图像的质量。同时进一步提高了稳定性,加快了网络收敛速度。论文所提方法对建筑图像进行了风格迁移,实验结果表明,生成图像的PSNR值平均提高了6.27%,SSIM值均提高了约10%。因此,本文提出的改进的CycleGAN图像风格迁移方法生成的风格图像效果更优。     

大数据下机械装备故障的深度迁移诊断方法

机械故障智能诊断是大数据驱动下保障装备安全运行的重要手段。为准确识别装备的健康状态,智能诊断需要依靠充足的可用监测数据训练智能诊断模型。而在工程实际中,机械装备的可用数据稀缺,导致训练的智能诊断模型对装备健康状态的识别精度低,制约了机械故障智能诊断的工程应用。鉴于实验室环境中获取的装备可用数据充足,即数据的典型故障信息丰富、健康标记信息充足,且此类数据与工程实际装备的监测数据间存在相关的故障信息,提出机械装备故障的深度迁移诊断方法,将实验室环境中积累的故障诊断知识迁移应用于工程实际装备。首先构建领域共享的深度残差网络,从源自不同机械装备的监测数据中提取迁移故障特征;然后在深度残差网络的训练过程中施加领域适配正则项约束,形成深度迁移诊断模型。通过实验室滚动轴承与机车轴承的迁移诊断试验对提出方法进行验证,试验结果表明:提出方法能够运用实验室滚动轴承的故障诊断知识,识别出机车轴承的健康状态。     

基于虚拟仪器技术的色斑治疗仪温度测量系统研究

提出一种基于虚拟仪器技术的瞬时温度测量系统．主要应用于色斑治疗仪。介绍了其软硬件组成,对数据采集、处理、存储、错误分析报告和错误处理模块进行设计。试验结果验证了该系统的可靠性。     

基于IETM的三维可视化仿真技术应用研究

文章首先对IETM进行了概述,对基于IETM的三维可视化仿真技术的应用进行了分析。其次对装备模型的建立进行了分析,利用XML语言对技术资料进行描述,并研究了描述装备的文档资料的存储问题。利用Creator/Vega三维可视化仿真技术,结合VC++开发平台研究虚拟环境下装备的拆卸,辅助维修人员维修操作,能够帮助维修人员更好的进行维修保障。     

基于LabVIEW的太阳能数据采集软件系统

结合虚拟仪器技术,设计了基于单片机的太阳能数据采集系统。文中介绍了系统的整体实现方案,重点阐述了在LabVIEW平台下,采用ActiveX技术,通知技术、事件驱动和ADO技术实现软件系统的方法。该系统具有数据采集、实时显示、数据存储及报表生成等功能,实现了对太阳能系统的监测,并为太阳能光伏发电系统输出特性的分析和研究提供数据依据。     

基于DASYLab的虚拟路谱测试系统开发

虚拟测试技术已广泛应用于数据采集领域,结合弹药运输车辆路面谱实际测试需要,研究了组成整个测试系统的一般方法,并用基于组态化软件DASYLab开发了一套虚拟测试系统,实现了多通道数据实时采集、实时显示、实时存储、分析处理等各种功能.     

虚拟式流体参量集成测试系统及其实现

为了实现对流体参量的自动测量,运用虚拟仪器设计思想,采用组件技术、海量数据存储技术及仪器通用化设计方法,设计并实现了虚拟式流体参量集成测试系统.该系统能同时对流体的温度、压力和流量等进行动态测试.实验室演示表明,该集成测试系统性能稳定,操作简单,功能较强大.     

基于NIcDAQ和LabVIEW的多路数据采集研究

利用智能核心PC104计算机结合NIcDAQ和图形化的编程语言LabVIEW,采用时分复用技术制作了一台对多路交直流信号进行数据采集并存储的检测设备。在设计的过程中,虚拟仪器技术的采用减少了硬件的使用,提高了系统的性价比,具有一定的参考价值。     

基于LabVIEW的数据采集与反馈控制通讯系统

针对传统的转子振动测试方法所需仪器较多、可靠性较差和成本较高等缺点,基于虚拟仪器技术,利用LabVIEW强大的图形化编程环境和adlink公司的数据采集卡,开发了一套先进的数据采集与处理系统.该系统以转子为研究对象,实现了多通道的数据采集、数据实时分析和数据保存等功能,同时利用LabVIEW中的VISA模块,完成了对转子转速的反馈控制.试验结果表明:系统操作简单,运行稳定,可扩展性良好,是一款功能强大、性价比高的分析软件.     

CAN总线技术在煤矿安全监控系统中的应用

为了有效提高煤矿安全监控水平,设计了一种智能煤矿安全生产视频监控系统。该系统是集光纤通信、CAN通信、虚拟串口、视频编解码、字幕叠加存储等技术于一体的工业监控系统。详细介绍了系统的总体结构和工作原理,重点探讨了视频采集技术的具体实现方法。整个系统高效可靠,提高了煤矿企业的监管力度和安全生产水准。     

基于三维GIS技术的公路交通数字孪生系统

数字孪生是一种集成多学科属性,通过物理世界与信息世界连接融合达到虚拟现实交互与融合的科学,其在交通业的落地途径为建筑信息模型(BIM)+地理信息系统(GIS)技术。各类交通基础设施模型要素的交互关联及孪生数据合理建设方案成为制约其发展的瓶颈。立足交通,以数字孪生的五维结构模型为指导,在三维GIS环境下,针对其虚拟模型应包含的几何、物理、规则模型提出了具体的实现技术。分析了交通基础设施分类及孪生数据特点,细化其构件层次关系,实现模型的标识编码与存储方案。依据CAMP5对系统软件进行分类,并依各层次阐述了验证方法,完成系统验证。最后,基于虚拟模型与数据融合,梳理了像素层、表征层和决策层的应用开发思路,以期为交通运输领域践行数字孪生提供技术参考。     

基于LabJack U12和LabVIEW的数据采集系统设计

虚拟仪器是计算机和仪器技术深层次结合的产物,它将计算机硬件资源、仪器与测控系统硬件资源和虚拟仪器软件资源有效结合起来。文章介绍了基于LabJack U12数据采集器和LabVIEW图形化编程语言组成虚拟仪器测试系统的硬件和软件以及仪器的功能特点,实现了数据采集、测试的控制与实时显示、数据存储与分析等功能,提高了测试的精度。该虚拟仪器灵活性好,能够根据需要移植应用到其它的测试场合。