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在调研基础上,分析大型设备监测与诊断的计算机系统的性能及现状,并提出我国大型设备监测与诊断的计算机系统的选型参照。 相似文献
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对标准Hough变换以及一些改进的Hough变换在直线检测应用中的不足进行了分析。在此基础上,提出了一种基于曲线跟踪的直线检测算法。避免了Hough变换中的无效积累,解决了Hough变换不能确定直线端点的问题,且检测精度高。 相似文献
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基于非负矩阵分解的盲信号源数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
为满足盲源分离算法对振源信号数量的苛刻要求,提出了一种基于非负矩阵分解的源数估计方法。该方法在传感器数大于或等于源数时,无论源信号是否相关均能准确估计源数;在传感器数小于源数时,能估计源数的下界。理论分析、仿真和工程实验证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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基于支持向量机用内积运算实现非线性变换的思想,提出基于核函数的自组织映射方法。该方法借助于核函数在原输入空间构造非线性映像空间的自组织竞争评价函数及权值调整方法,从而更好地解决输入向量的聚类问题。研究该方法在齿轮箱状态监测中的应用,分析表明,它可以清楚地将齿轮箱不同状态区分开,并且特征数据映象点在网络输出层的轨迹变化趋势直观反映齿轮箱工作状态的变化,便于及时监测到齿轮箱早期故障及变化趋势,与标准self-or-ganizing maps(SOM)相比,该方法性能更稳定,效果更好。 相似文献
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铣刀健康状况直接影响实际生产加工过程,因此开展铣刀状态监测研究具有较大工程意义。以卷积神经网络为代表的深度学习模型已经逐渐用于监测加工过程中的刀具状态。但是这些模型的可解释性较差,预测结果的差异性也较大。作为一种新颖的卷积神经网络变种,主成分分析模型(Principal component analysis network, PCANet)的可解释性好,但是特征自监督学习能力有待提升,且相关应用案例较少。针对以上问题,拟对PCANet模型进行优化,进而提出了一种激活主成分分析-最大池化-支持向量回归(Activated PCANet with max pooling and support vector regression, APCANet-MP-SVR)模型,用于自适应提取敏感特征并准确预测刀具磨损情况。首先引入tanh激活函数,提高模型泛化能力;再采用最大池化层替代哈希编码和直方图用于特征选择,进一步降低冗余特征规模;最后建立支持向量回归模型实时预测刀具磨损值。应用案例充分证明了所提模型能够更好地用于加工现场刀具磨损值预测。 相似文献
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激光电化学刻蚀是将激光加工技术和电化学加工技术有机结合起来而形成的一种复合型刻蚀工艺.为了研究电.解兰对激光电化学刎蚀硅的影响,本文采用248nm KrF准分子激光作为光源聚焦照射浸在KOH溶液中的阳极半导体n-Si上实现激光诱导电化学刻蚀.在实验的基础上,研究了经学溶液对激光电化学蚀Si的雇刻蚀速率的影响,并对其产生的原因进行了分析.试验结果表明:化学溶液对刻蚀工艺的影响主要采辣于小同浓度的溶液对激光的吸收和折射;采用吸收率较小、浓度较低的溶液和控制液膜厚度能有效减小溶液飞溅和溶液折射.本文中,溶液的厚度控制在1mm左右. 相似文献