排序方式: 共有36条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于学习模型的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法通常假设训练和测试数据具有相同的数据分布,为解决现有方法在不同工况或不同轴承RUL预测精度大幅下降的问题,提出一种基于对抗域自适应的轴承RUL预测方法。首先进行轴承健康阶段划分,使用等渗回归对振动数据进行预处理,平滑退化信号中的随机波动,再通过测量滑动窗口内的退化梯度进行健康阶段识别,表征退化趋势并识别跳跃点,从而划分健康阶段;在此基础上,选择源域和目标域的轴承退化阶段的振动数据作为模型输入,使用源域数据预训练特征提取器和寿命预测模块;然后设计域判别器网络对抗性地训练特征提取器,以最小化源域特征与目标域特征之间的分布差异;最后使用更新参数的目标特征提取器提取目标域的特征并进行RUL预测。使用IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集验证了本文方法的有效性,与现有模型的对比试验表明本文方法在实现不同工况下轴承RUL预测迁移问题上表现更好。 相似文献
2.
3.
环形天线是一种大型、柔性、低阻尼、低模态频率的空间结构,它在太空中受到外界干扰后振动响应较大。针对此问题,提出了一种采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式,根据环形天线的结构特点及音圈电机的动力学特性建立了含作动器的振动主动控制系统模型,并结合比例-微分(proportion-differentiation,简称PD)控制、模糊控制、模糊PD杂交控制算法分别研究了环形天线结构的前2阶振动控制性能。研究结果表明,采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式可以显著抑制环形天线前2阶的大幅值振动响应,模糊控制的效果明显优于PD控制,且模糊PD杂交控制算法进一步提高了天线平衡位置处的振动控制精度。 相似文献
4.
航天器的导航控制是深空探索的重要关键技术之一。随着探索距离越来越远,传统地面站控制的局限性越发明显,因此航天器自主导航成为深空探索的发展方向。边缘检测是光学自主导航系统中定位天体目标的关键算法之一,为了满足星载计算机计算的实时性要求,文中提出了一种优化的Canny边缘检测算法和FPGA电路架构来优化Canny边缘检测算法中的非极大值抑制并采用动态单阈值,使其能够以较少的资源占用在FPGA上以流水线架构实现。该方法在保证边缘提取精度地前提下满足光学自主导航实时性的要求,对复杂的星体目标也具有较好的鲁棒性。 相似文献
5.
针对一种典型复合材料蜂窝夹芯结构,构建了光纤Bragg光栅传感系统,实时监测材料冲击响应信号,对信号进行了小波包分解获得其能量谱。结果表明,第16阶小波包能量对冲击敏感。利用能量幅值比进行冲击定位,平均误差为1.87cm。该方法能够有效判定冲击位置,为卫星结构健康监测提供了一定的依据。 相似文献
6.
7.
无人移动平台具有广泛的应用前景,其搭载的自主导航系统在执行任务中发挥了重要作用。随着脑科学研究的逐渐深入,类脑自主导航技术为解决未知复杂环境下难以构建精确导航数学模型问题提供了新的方法和实现途径。本文首先介绍基于内嗅皮层-海马区空间表征机理的类脑自主导航技术理论;其次讨论在大脑导航理论基础上构建类脑自主导航系统和空间表征细胞模型的方法和国内外研究现状;然后归纳未知复杂环境下类脑同步地图构建与定位、类脑路径规划等技术的研究应用,最后对类脑自主导航技术的未来发展提出了一些建议。 相似文献
8.
为补偿卫星载荷运动产生的干扰力矩,设计了一种基于超声电机的力矩补偿机构。基于传统控制策略的比例、积分、微分(PID)闭环负反馈控制系统调速效果难以令人满意,在这种情况下建立了系统的数学模型,设计了基于模糊PI控制的闭环调速控制系统,并与传统的PI控制进行了对比。根据干扰力矩的给定形式,设计了飞轮运行的正弦速度给定曲线,仿真结果表明,该方法能够有效补偿载荷干扰力矩。此外,设计了以数字信号处理器(DSP)芯片为核心的硬件驱动控制电路,并进行了实验验证。结果表明,该算法比传统的PI控制效果更好,速度曲线跟踪精度明显提升。 相似文献
9.
针对压电叠堆执行器输入电压与输出位移的动态迟滞特性,结合非对称静态Bouc-Wen迟滞模型,建立了压电叠堆执行器动态迟滞模型,并采用粒子群算法辨识出6个模型参数。为提高压电叠堆执行器动态位移输出精度,进一步推导出压电叠堆执行器迟滞逆模型,最终在此基础上对压电叠堆执行器进行前馈补偿研究。仿真与实验结果对比表明,在0~120V峰值电压与0~500Hz激励频率内,所建立的动态迟滞模型能够较好地描述与预测压电叠堆执行器的动态输出位移。前馈补偿实验研究结果表明,利用所建的迟滞逆模型补偿后,压电叠堆执行器的滞环减小,输出位移非线性度下降约3%。 相似文献
10.
针对工件表面图像中划痕缺陷尺寸比例异常、尺度变换大、背景纹理复杂等问题,提出一种基于无锚框关键点的工件表面缺陷检测算法AFKPDD。为提高尺寸比例异常的细长划痕的检测精度,采用基于RepPoints Head的检测模块,更好拟合缺陷形态并提取有效特征。为改善尺度变换和背景复杂问题,使用可变形卷积多尺度网络提取图像特征。为提高模型泛化能力,设计随机遮挡数据增强方法和多任务学习策略。自建铝制工件内壁数据集,AFKPDD算法在该数据集上AP达到88.9%,优于其它主流目标检测算法。在公开钢材表面数据集上验证了模型的泛化能力和在划痕检测上的应用价值。 相似文献