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随着计量器具的广泛使用,计量检定的重要性越来越突出。本文从计量检定工作的必要性、重要性以及检定工作中存在的问题进行了分析和阐述,并结合实际工作介绍了如何做好计量检定工作。 相似文献
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针对振动源数未知且观测信号小于振动源数量的欠定盲源问题,提出一种改进快速寻找密度峰值聚类(FSDPC)的方法。首先将混合信号投影到多维空间上并计算每点的密度值,在此基础上利用最大类间方差法(Otsu)对点密度进行阈值分割,去除干扰点对聚类准确率的影响;然后根据数据的密度峰值确定聚类中心,估计混合矩阵;最后通过L1范数最小化对混合信号进行分离并进行包络谱分析,实现轴承故障诊断。FSDPC_Otsu方法可在源数和聚类中心初值未知的条件下估计混合矩阵,且保证混合矩阵精度。实验结果表明,应用FSDPC_Otsu方法的稀疏成分分析能够对轴承多故障信号进行欠定盲分离,进而实现故障识别与诊断。 相似文献
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针对电气化铁路谐波治理的APF的LCL输出滤波器进行分析,采用电容电流和电网电流的双环控制,达到滤除谐波净化电网的目的.对LCL滤波器的稳定性和动态性能进行了分析设计,满足实际需求,并进行了仿真验证. 相似文献
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计量器具广泛应用于生产、经营、科研领域和生活等各方面,在整个计量立法中处于相当重要的地位。因为全国量值的统一,首先反映在计量器具的准确一致上,计量器具不仅是监督管理的主要对象,而且是计量部门提供计量保证的技术基础。 相似文献
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测量管理体系的建立和运行是一个循序渐进、不断完善、不断提高、持续改进的过程。本文结合企业实际,对测量管理体系的建立和运行进行了介绍、分析。 相似文献
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滚动轴承是旋转机械的重要组成部件之一,及时准确地故障诊断在现代工业系统的可靠性和安全性中起着重要作用。然而现有故障诊断方法多是面向平衡数据集进行研究。针对实际工况下,正常样本丰富、故障样本少的类别失衡情形所导致的轴承故障诊断能力和泛化能力较差等问题,提出一种基于二次数据增强和深度卷积的故障诊断模型。该方法首先构造不同的数据集,研究类别不平衡情形对故障诊断性能的影响;其次,基于重采样方法将数据集重构为平衡数据集,并对其进行二次数据增强,提高样本点的利用率;然后,利用改进的深度一维卷积网络提取信号特征,对滚动轴承故障信息进行充分表征;最后结合集成学习投票分类思想进行故障分类与诊断。试验通过t-SNE及多种指标进行评估,同时与其他方法进行对比,结果表明,所提模型具有更高的诊断精度与诊断速度,鲁棒性与通用性较好,能够很好地适用于类不平衡情形下的滚动轴承故障诊断。 相似文献