基于二维深度卷积网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种短时傅里叶变换和二维深度卷积网络相结合的故障诊断方法。首先对旋转机械振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频图;接着将时频图输入到二维深度卷积网络中进行识别,得到最终分类结果。将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中,在凯斯西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了较好效果,正确率优于将时域信号直接输入到经典CNN中,验证了该方法的优越性。     

晶圆测量系统的设计与有限元分析

本文设计了一种晶圆测量系统,主要由大理石基座、测量平台、大理石横梁、上测头机构、下测头机构和一对共焦位移传感器等部件组成;对测量平台、上、下测头支架等结构进行了有限元分析和校核,满足设计要求;并进行了样机重复精度测试,测得THK的重复精度±0.3μm、Warp的重复精度±0.2μm、Bow的重复精度±0.2μm、TTV的重复精度±0.5μm,重复精度完全达到实际测量要求。     

基于GD32单片机的电能质量分析系统设计

基于32位ARM coretex-M4单片机作为主处理器,利用准同步采样技术实现三相电力系统的电压和电流参数采集,采用傅立叶变换技术对谐波频率及含量进行计算。针对每个工频周期的采样点数和响应速度的矛盾,提出了一种基于采样点数和响应速度的平衡控制策略,既兼顾了采样点数,保留原数据的真实变化,同时满足一定要求的响应速度。