谈高清摄像机的使用与调整方法

本文对高清摄像机的技术特点作了介绍,为了实现高清电视节目录制技术的高质量,重点介绍了高清摄像机重要参数的调整方法,对技术人员的实际工作具有一定帮助和指导作用。     

储能装置在多能流系统中的作用分析

为了探究储能装置在多能流系统中的作用,构建了耦合风能、太阳能的有储能装置与无储能装置的两种多能流系统。建立了在晴朗的夏季典型日,系统24 h运行费用最小为目标函数的优化调度模型,以某工业园区为研究对象,进行了优化分析,并以此为基础,对比分析了两种系统在典型日运行费用、可再生能源消纳率、各时刻允许源荷波动的范围大小等几个方面的差异。最后,采用蒙特卡洛模拟法,对比研究了负荷不确定性对两系统典型日最小运行费用的影响大小。结果表明,有储能系统可以节约运行费用、消纳更多的可再生能源、在大部分时刻允许源荷两侧的波动范围更大,典型日最小运行费用受负荷不确定性影响较小。     

基于注意力机制的多尺度卷积神经网络电机轴承故障诊断

针对现有的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)故障诊断方法只能提取单尺度特征,丢失了故障敏感信息,无法正确表达电机轴承的健康状态的问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale Convolutional Neural Network,MSCNN)故障诊断方法,将多尺度特征提取整合到传统的CNN结构中。通过不同尺寸的卷积核捕获信号的多尺度特征,使模型获得多样性的特征表达;引入注意力机制(Attention Mechanism,ATT),对提取的特征自适应的评分和赋值,将注意力集中在敏感特征上,让模型学习到高级特征;最后利用公开数据集进行实验验证,结果表明,所提方法诊断精度高,具有较好的泛化性能。     

文具代理商的筹码

随着中国加入WTO，文具行业也开始慢慢转型了，你们都准备好了吗?其他行业如家电、服装渠道也开始扁平化。面对大卖场、商场繁多的费用和长期的压力，部分代理商已开始步入另一个行业——直营，直接面对终端消费者、企事业单位。如上海源丰、重庆博友、哈尔滨火炬、新疆巨龙等等都已有了自已的零售店，而且年销售额都有不错的成绩。     

关于JJG906-2009的一些看法和建议

正滚筒反力式制动检验台(以下简称"制动台")是检测汽车制动性能的专用设备。作为一种强检计量器具,必须经过法定计量技术机构检定合格后才能使用。在实际检定中,我们发现不同制动台虽然都检定合格,但制动性能测量结果却相差很大,有时达到不可信的程度。经分析发现,除了制动台的结构、安装质量、数据采集和处理方法及人员操作是造成检测结果相差大的原因外,JJG906-2009《滚筒反力式制动检验台检定规程》中一     

专业化还是多元化

在以往的日子里，人们对于企业的多元化经营可谓情有独钟，也是很多企业家梦寐以求的。在没有考虑自身现状的情况下，就盲目地使经营领域多元化、产品要多元化、资产的分布多元化……似乎只有多元化才能使企业增加收益、减少风险，企业才会更快地做大、做强，否则企业就会失去其他赢利的机会，就会增加风险，自己却没有过多地考虑自己现阶段、     

基于SincNet网络结合注意力机制齿轮箱故障诊断

针对传统卷积神经网络(CNN)在齿轮箱中故障诊断准确率不高、特征提取方面表现欠佳的问题,提出了SincNet网络结合注意力机制齿轮箱故障诊断方法。首先,采用参数化的Sinc函数设计滤波器作为卷积层来代替传统CNN的第1个卷积层,得到SincNet网络结构,提取输入数据的特征信息;其次,结合具有Softmax的注意力机制(Att)增强特征信息。最后,采用齿轮箱故障数据集对所提出的方法进行实验验证,结果表明,所提方法平均诊断准确率达到99.68%,均高于对比方法。此外,通过特征图可视化分析,该方法能够准确定位输入数据中的识别信息,能更好地理解神经网络的特征提取过程,为机械振动信号的特征提取过程提供了参考。     

阿海水电站顶盖排水系统管路优化改造

水电站顶盖排水系统为水轮发电机组的重要辅助系统,其作用是及时排出顶盖内主轴密封、活动导叶轴套等部位的漏水。顶盖排水系统缺陷引发的水淹水导轴承事故在国内外时有发生,其可靠性时常困扰着水电站的维护人员。以阿海水电站顶盖排水系统为例,深入分析顶盖排水泵运行时间长的原因并进行优化改造,大大缩短了顶盖排水泵运行时间、提高了顶盖排水泵使用寿命。     

大型互动节目的灯光设计体会

对互动性节目在灯光设计上的基本要求,设计思路及方法作了详细的介绍,对灯光师在实际工作中具有一定的参考价值。     

不平衡技术在轴承故障诊断中的应用

为解决实际工程环境中因轴承故障数据缺失引起的数据不平衡,进而影响模型诊断的问题,提出了不平衡数据处理技术在轴承故障诊断中的应用,即使用少量数据,训练出一个能够诊断多种轴承故障的模型.针对不同种类故障数据的边界混淆及类内不平衡,首先对少数类样本进行高斯混合模型( GMM )聚类,根据簇密度分布函数使用 GMM-SMOTE 进行权重采样,然后针对边界混淆问题使用 Tomek’s Link 数据清洗技术进行边界混淆样本数据清洗,形成类内类间平衡的数据集,结合超参数优化的支持向量机(SVM )模型进行诊断分析.实验结果表明,该方法效果良好,在轴承的故障诊断中有较好的实际工程意义和推广性.