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为了补偿超声探伤信号在动车组转向架中的传播损耗,利用超声波传感器,根据深度增益补偿的基本原理和微弱信号在不同深度处的衰减规律,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的数字可控制式的增益放大补偿方法和电路。由XC6SLX16型FPGA的PLL模块产生精确的时钟控制信号,并输出数字量到DA芯片产生补偿电压曲线控制AD8330的放大增益倍数,再使深度补偿增益后的回波模拟信号进入LTC2249芯片内转换成数字信号,以便为下级数字信号再处理使用。实验结果表明:在超声波探伤仪系统的电路输入端加入频率为5 MHz、峰峰值为2 mV的正弦波激励后,通过改变步进值为5 dB的3种不同增益的大小,可以实现不同的放大增益,使衰减得到补偿。 相似文献
32.
深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果,由于电机结构的复杂性,其信号表现出的非平稳、非线性和复杂多样等特点,使得传统分类方法中的Softmax分类器+交叉熵损失函数对电机故障诊断力不从心。根据电机信号非平稳、数据量大等特点,结合短时傅里叶变换(STFT)与深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法和Triplet Loss三元组思想,提出了深度度量学习电机故障诊断方法。该方法能将电机故障信号转换成时频谱图,同时构建CNN,将预处理后的样本用于CNN的训练,采用Triplet Loss作为损失函数度量故障数据高维特征间的距离,并结合标签有监督地微调整个网络,从而实现准确的电机故障诊断。实验表明该方法在处理复杂数据时能够度量特征在高维空间中的距离,高效完成故障诊断任务,弥补了交叉熵函数的不足。 相似文献
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由于电机内部结构的复杂性,使得其故障特征与故障类型之间存在较强的非线性关系;目前用于异步电机故障诊断的方法都是人工手动提取特征,这需要大量的先验知识、丰富的信号处理理论和实际经验作为支撑,诊断效率不高;同时用于模式识别时的样本量过少,会导致网络过拟合等问题。针对以上问题,提出了基于短时傅里叶变换(short-time fourier transform,简称STFT)和卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的电机故障诊断方法。该方法以单一振动信号为监测信号,使用STFT将故障信号转换成时频谱图,构建大量不同故障样本,以确保样本多样性,提高网络鲁棒性。将预处理后的样本作为CNN的输入,有监督地调整网络参数,以实现准确的电机故障诊断。将所提出的STFT+CNN算法分别与传统的电机故障诊断方法及堆叠降噪自编码进行比较分析。试验结果表明,该方法能够更有效地进行电机故障诊断。 相似文献
36.
现代教育技术推广应用的趋势,让学生在学习中始终保持愉悦、渴求知识的心理状态。在语文教学中,现代教育技术的运用使语文教学既有语言的美感,也有视觉的品味,产生了全新的语文课堂魅力。因此,如果能在小学语文教学中充分发挥现代教育技术的优势,扎实培训双基、创设课堂情境、突破教学重难点,培养学生自主学习的能力、观察能力和语言交际能力,进而实现语文教学的最终目标。 相似文献
37.
38.
“青云公司”加工厂以技术为先导,以质量、安全为保障,以生产为中心,以成本控制为主线,以效益为目的,细化各项管理措施,将产品数量、质量与员工的工资挂钩,不断强化责任意识和质量、安全意识,充分调动员工生产积极性,圆满地完成了各年度生产任务。并取得了良好的效益。 相似文献
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从陕西理工学院实际情况出发,借鉴兄弟院校办学经验,根据教育部对材料科学与工程专业的办学要求,明确了人才培养目标为培养高级应用型人才,确定了人才培养模式,制定出了符合学校现状的材料科学与工程专业人才培养计划,并对其做了简单介绍。 相似文献
40.
用甩带法制备了Ti-50Ni形状记忆合金薄带,用X射线衍射仪、扫描电镜、透射电镜、示差扫描量热仪和弯曲试验研究了Ti-50Ni合金薄带的相组成、显微组织、相变行为和形状记忆效应。结果表明,铸态和400~600℃退火态Ti-50Ni合金薄带的显微组织形态呈树枝状,由马氏体相B19'和母相B2组成,加热/冷却过程中发生A→R→M/M→R→A(A-母相,R-R相,M-马氏体)二阶可逆相变。随退火温度升高,Ti-50Ni合金薄带的相组成和显微组织形态变化不大;马氏体逆相变温度T_A、R正相变温度T_R、R逆相变温度T_(Rr)和马氏体相变热滞ΔT_M升高,马氏体正相变温度T_M下降,R相变热滞ΔT_R缓慢降低;M逆相变峰向高温移动,逐渐与R逆相变峰合并。铸态和退火态Ti-50Ni合金薄带皆具有良好的形状记忆效应。 相似文献