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为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度.将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整.在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真.仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求. 相似文献
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用毛边槽桥部楔角不同的几种模具进行了模锻工艺试验,结果表明,楔角α在3°--15°范围内,随着α的增大,充满性提高,成形载荷下降。 相似文献
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针对旋转机械传感器信号样本有限影响深层网络模型训练学习的问题,提出一种结合改进残差卷积自编码网络与类自适应方法的故障诊断模型应对小样本数据。首先将少量已标记的源域数据和目标域数据创建为成对样本,并设计一种改进的一维残差卷积自编码网络对两种不同分布的原始振动信号进行特征提取;其次,利用最大均值差异(MMD)减小分布差异,并将两个域同一故障类别的数据空间映射到一个共同的特征空间,最终实现准确的故障诊断。实验结果表明,与微调、域自适应等方法相比,所提模型能够有效提高不同工况、微量已标记的目标域振动数据下的故障诊断准确率。 相似文献
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某型变频机组出现故障时,没有专业设备对其检测.针对这种现状,设计了一套变频机组在线监控系统.采用硬件电路和软件系统两种方式实现变频机组在线监控,可根据测试需要选择测试方式.虚拟仪器首次应用到某新型兵器系统故障检测中,它以Visual Basic为软件开发平台,选择PC-DAQ(计算机数据采集)方式构成.基于虚拟仪器的变频机组在线监控系统克服了传统监控系统功能单一、升级复杂、成本高等缺点,突破了传统仪器在数据处理、扩展和升级等方面的限制,用户可以方便地对变频机组进行状态监测和故障诊断,提高了兵器故障检测的可靠性. 相似文献
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分析了轴对称变形时桥仓型毛边槽和楔型毛边槽毛边金属中应力的变化规律,并加以比较;提出了楔型毛边槽优于桥仓型毛边槽的观点。 相似文献
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