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1.
频率特性分析在工程应用中具有重要的作用,在电路分析、模拟电子技术、信号与系统、自动控制理论等相关课程中都涉及到相关章节内容,在不同课程中如何根据工程应用和学生学习阶段把握具体的讲解内容和讲解方式非常重要。本文从频率特性的求解方法和具体物理意义角度开展在不同课程中讲解的方法,从时域和频域角度分别讨论其物理意义和具体的分析方法。通过渐进深化的教学过程和教学方法不断提高学生的知识掌握和应用技能,提高学生的工程意识、工程素质和工程创新能力,强化学生对于频率特性课程知识的综合应用能力。 相似文献
2.
为解决换流站阀冷系统状态缺乏智能预测手段和极端工况下冷却能力是否充裕难以评估的问题,提出基于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的换流阀冷却裕度预测方法。在阀冷系统冷却裕度指标量化评估的基础上,考虑多源影响因素,通过相关性强弱选择特征量并构建数据样本集,利用长短时记忆网络建立预测模型,并基于大量实际样本数据进行训练,对入水温度和冷却裕度发展趋势做出预测、提前预警,同时提供极端工况下冷却裕度的分析模型,为现场处理决策提供依据。通过穗东换流站的实例分析,验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
3.
4.
针对维修工作分析法(MTA)确定维修资源繁琐复杂,不能体现占用型资源的占用与释放过程的问题,提出了采用Petri网理论来描述维修过程的方法。考虑维修工作特点,对Petri网进行改进,使用层次时间颜色Petri网(HTCPN)建立装备维修过程模型。运用基于JAVA环境下的PIPE软件对模型进行分析和仿真,直观展示出资源占用、释放和消耗的过程,并提取维修过程所需维修资源。以某自行发射装备液压系统故障维修为例,验证了该方法的合理性和有效性。 相似文献
5.
针对现有的动态手势识别3D卷积方法计算参数量大和对2D卷积长时间序列的空时特征难以提取的问题,提出一种基于2D卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的提取时空域特征的动态手势识别方法。首先基于2D卷积神经网络提取空域特征,再通过长短期记忆网络进行序列图像时序上的相互关联提取时间维度上的信息。为验证算法的有效性,使用自采集的7种动态手势动作和IsoGD公开数据集对本文所提算法进行验证。实验结果表明,在线增强算法下实验在自采集的动态手势集上的识别率达到87.14%。在IsoGD公开数据集上的识别率达到57.89%,相对于现有的其他方法有所提升。 相似文献
6.
介绍了已运用于实践中的一种全IP电视直播节目即时回看技术,用户通过遥控器一键实现直播节目的即时回看,极大地提升了用户的观看体验。通过在临汾市智慧广电全IP融合业务网建设实践项目中的使用,技术的先进性和有效性得到实践验证。 相似文献
7.
为了分析高速列车齿轮传动系统在轨道不平顺激励影响下的振动特性变化规律,利用动力学软件SIMPACK建立包含齿轮传动系统的整车动力学模型,分别在大、小齿轮内部布置测点,进行无轨道不平顺和有轨道不平顺工况下的动力学仿真实验,获得高速列车时速250 km/h时大、小齿轮的振动加速度。对大、小齿轮横向、纵向和垂向振动加速度幅值进行频域分析,并对比分析了齿轮传动系统在有、无轨道不平顺工况的振动幅值、频谱分布。结果表明,由于轨道不平顺激励的影响,高速列车齿轮传动系统的横向、纵向和垂向振动加强,振动加速度均增幅明显,其中,垂向振动加速度变化幅值最大。齿轮传动系统的振动频率主要集中在0~400 Hz,小齿轮和大齿轮横向振动受轨道不平顺的影响规律一致,但小齿轮受到纵向振动的影响略小于大齿轮,小齿轮受到垂向振动的影响略大于大齿轮。 相似文献
8.
当汽车处于变工况行驶时,油液在油箱内反复晃动会造成晃动噪声、高变速工况下油液供给中断、油气挥发量增加和油箱及其内置件结构损坏等问题产生.为了优化油液防晃结构,创建了充液油箱三维有限元模型,同时验证了仿真参数设置的合理性,并通过试验验证了仿真结果的准确性.利用VOF法,分别模拟了无孔、少孔和多孔挡板、圆孔和椭圆孔挡板、高低挡板和6种不同形状挡板对油液晃动的影响.基于自由液面面积,提出了时面值概念.对比油液晃动参数可知:带少孔、圆孔挡板结构为最优挡板结构,能够有效降低油液晃动压力和时面值;波纹形和直线形挡板分别对油液中心点和中心线晃动压力抑制效果较好,偏心圆弧形挡板作用下油液晃动压力最大;多圆弧形和波纹形挡板作用下时面值分别为最大和最小;挡板明显衰减自由液面面积变化幅度;油液惯性力和重力共同作用有利于时面值的降低. 相似文献
9.
考虑多目标跟踪过程中存在的实时性和身份跳变问题,提出一种基于检测的多车辆跟踪算法。首先利用Mobilenetv2替换YOLOv3检测算法的主干网络,构建目标检测模块YOLOv3-Mobilenetv2,减少检测算法模型参数,提高检测模块的运行速度;在Mobilenetv2中引入Bottom-up连接,增强多尺度特征图间的信息融合;然后构建基于LSTM的运动模型,解决卡尔曼滤波在非线性系统中产生的预测误差,基于Deepsort跟踪算法,引入LSTM运动模型,形成L-Deepsort跟踪算法;改进L-Deepsort跟踪算法外观匹配策略,提升目标间的关联性;最后融合轻量级目标检测算法YOLOv3-Mobilenetv2与多目标跟踪算法L-Deepsort,形成MYL-Deepsort多车辆跟踪算法,实现多车辆的实时准确跟踪。实验结果表明,该方法在跟踪性能提升的情况下,速度较YOLOv3-Deepsort提高21 frame/s,在TX2平台达到13 frame/s。 相似文献
10.
针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测困难的问题,提出一种结合卷积神经网络(convolution neural networks,简称CNN)和长短时记忆(long short term memory,简称LSTM)神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先,对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称FFT);其次,将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后,将其作为CNN的输入,并利用CNN自适应提取局部内在有用信息,学习并挖掘深层特征,避免传统算法需要专家大量经验的弊端;然后,再将深层特征输入到LSTM网络中,构建趋势性量化健康指标,同时确定失效阈值;最后,运用移动平均法进行平滑处理,消除局部振荡,再利用多项式曲线拟合,预测未来失效时刻,实现滚动轴承RUL预测。实验结果表明,所提方法构建的趋势性量化健康指标在两种故障模式下都具有良好的单调趋势性,预测结果能够较好地接近真实寿命值。 相似文献