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针对现有电力电子故障诊断的问题,提出了一种基于小波包分形的电力电子故障的诊断方法.首先使用3层小波包对电路输出电压波形进行分解、消噪和重构等预处理,以获得不同频带的重构信号,然后再计算各个重构信号的分形维度,提取出相应的故障特征;最后以此作为输入数据来训练支持向量机,实现电力电子故障的诊断.以三相整流电路为例进行实验,实验结果表明该方法能有效地提取电力电子故障诊断的故障特征,提高故障诊断的准确率,可有效地应用于电力电子系统的故障诊断. 相似文献
4.
提出了一种多方向振动能量收集装置的设计结构,该装置的换能部分采用了一种新颖的Rainbow型压电结构。为了分析和测试Rainbow型压电换能结构的发电性能,对其进行了有限元分析和实验测 相似文献
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基于改进粒子群的焊点检测路径规划方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电路板的焊点检测路径优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法。在粒子进化过程中,根据时间函数的变化,调整粒子进化参数组合。在焊点空间路径规划过程中,将最小时间函数作为移动准则。在当前焊点检测点,建立路径规划时间函数,利用改进粒子群算法求取时间函数最小点,作为下一路径点,从而逐步得到焊点移动路径。仿真结果表明,利用所提方法可以规划出一条有效最优路径,进行完成焊点路径规划任务。同时实验结果表明,相对于其他粒子群算法,该算法具有较好的收敛精度,且收敛速度可控。 相似文献
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摘要:为实现对不同方向环境振动能量的收集,提出了一种新颖的多方向振动能量收集装置的设计结构,装置的换能部分采用了一种Rainbow型压电结构。为提高多方向振动能量收集装置收集能量的效果,以多方向振动能量收集装置输出的总电能为目标函数,综合考虑金属弹性基片的强度、装置振动的固有频率及装置的尺寸空间要求等多种因素,采用序列二次规划法对能量收集装置的结构参数进行了优化。该多方向振动能量收集装置经过优化后,在Y向激励时,其输出的总电能为37.146μJ,比优化前提高了30.82%,当沿装置体对角线方向激励时,结构装置输出的总电能为58.715μJ,比优化前提高了29.24%,装置的能量收集效果得到了明显提高。分析结果为多方向振动能量收集装置的设计、制造及应用提供了技术依据。 相似文献
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为了解决传统人脸识别算法对低分辨率人脸图片识别效果不佳的问题,提出了一种轻型判别自归一化神经网络,能够从高分辨率及其对应的低分辨率图像中提取具有判别性的特征,并将特征耦合映射到共同的子空间。该模型引入缩放指数线性单元,具有自归一化属性,能够加速收敛。为了最小化类内距以及扩大类间距,基于高低分辨率图像特征之间的判别性和相似度,对现有的损失函数进行了优化,从而使得相同类别的特征更紧凑。提出的方法在一个标准人脸数据集以及两个监控数据集上的识别率分别达到了95.57%、94.10%和84.56%,优于其他算法,适用于非限制条件下的低分辨率人脸识别。 相似文献
10.
为在尽量小的空间产生足够大的电能,设计了一种基于Halbach永磁阵列的单方向电磁式振动能量采集器。利用Ansoft Maxwell软件对Halbach阵列的磁场进行了初步分析,分析显示Halbach阵列相对于传统的永磁阵列可以有效增强单边磁场。建立模型并对其中的拾振结构进行动力学分析,对换能结构提出3种方案并进行了优劣比较,根据换能结构方案对模型的结构参数进行了优化,得出优化后的仿真输出电压约为1.4V。最后搭建实验平台,得出实验结果约为1.2V,与仿真结果基本吻合,验证了本结构设计的合理性及正确性。 相似文献