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1.
针对传统深度学习方法没有充分利用轴承信号的时序特点,以及难以处理动态数据的问题,提出一种基于改进卷积双向门控循环神经网络的轴承故障智能诊断方法。采用卷积神经网络从输入信号中提取代表性特征,引入双向门控循环神经网络挖掘故障数据在时间维度上的语义信息,通过注意力机制自适应地对特征图通道赋予不同权值,从而实现高精度的轴承故障诊断。在公开轴承数据集上进行实验,实验结果表明,该方法能够正确地将轴承故障分类,分类精度可达996%。 相似文献
2.
针对内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor, IPMSM)由于内部参数变化、外部扰动等各种不确定性因素导致控制性能不佳的问题,提出一种无模型超螺旋快速终端滑模控制方法。首先,建立考虑IPMSM不确定性的新型超局部模型,结合超螺旋算法和快速终端切换函数设计无模型超螺旋快速终端滑模控制器,确保系统状态有限时间收敛,并有效减小抖振。其次,设计扩展滑模扰动观测器精准估计超局部模型中的未知部分,并前馈补偿给设计的控制器,进一步提升系统的抗干扰能力和跟踪性能。最后,通过与PI控制和传统无模型滑模控制进行仿真实验对比,验证了该方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。 相似文献
3.
4.
遗传算法和神经网络融合的滑模控制系统及其在印刷机中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
针对一类非线性系统, 提出了一种综合集成滑模控制器设计方法. 首先, 采用遗传算法进行参数调节, 从而构造出一个最佳切换函数, 使得系统既具有良好的动态性能, 又扩大了鲁棒区域. 然后, 采用神经网络在线调整控制器参数, 从而克服了由不确定性引起的系统轨迹偏离切换函数, 并且通过变学习率学习算法来加快神经网络的收敛性. 最后, 研究了所提出方法在凹版印刷机张力调节中的应用. 仿真结果表明该控制器具有较好的动态性能及鲁棒性, 并有效减少了抖动. 相似文献
5.
针对CCD轮对图像背景噪声干扰较多,难以识别踏面损伤区域的难题,提出了一种基于Canny-YOLOv3的踏面损伤检测方法。采用Canny边缘检测算法对轮对踏面进行边缘检测,精准识别和分割出轮对踏面区域,并统一踏面图像的尺寸大小;又采用深度学习目标检测算法--YOLOv3检测出踏面图像中的损伤区域,从而完成轮对踏面的损伤检测。仿真结果表明,在相似图片干扰较大的背景下,该算法能够较准确地检测出损伤的位置和区域,且IoU值设定为0.5时,AP值可达83.19%。 相似文献
6.
设计了一套用于高压系统的大容量有源电力滤波器.该APF采用双DSP CPLD为核心的数模混合控制系统.谐波电流检测方法采用离散傅立叶变换,电流跟踪采用三角载波比较方式.并针对直流侧电容电压控制,提出了一种新的基于趋近率的滑模变结构控制方法,该方法跟踪性能好、鲁棒性强,克服了传统PI调节超调量和静态响应误差大、响应速度慢、参数难调节等缺点.挂网运行表明该APF谐波抑制效果显著. 相似文献
7.
8.
9.
本文研究了电流源逆变器(CSIM)的滑模变结构控制系统。提出了 CSIM 的滑模变结构控制器的设计方法。利用微型计算机实现了这个控制系统。 相似文献
10.
通过构造适当的Lyapunov函数,利用线性矩阵不等式,对具有结构参数扰动和范数扰动的不确定参数滞后型Lurie控制系统进行了研究,得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞无关充分条件;利用同样的方法,得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞相关充分条件。研究结果表明:这些条件是在参数不确定且参数无范数界情况下,用对角矩阵和线性矩阵的正定性表示,具有直观性和便于计算机运算等特点。 相似文献