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2.
视频监控将何去何从?这个问题对于安防人来说是一个值得认真思考的问题。近几年,视频监控领域涌现出了许多新技术、新概念、新名词,当数字视频监控、网络监控等概念才刚刚在人们的耳边萦绕时,以智能视频分析概念为代表的智能监控已经开始强烈冲击着视频监控领域。科学技术的加速发展与不断革新带来了视频监控系统日新月异的变化,同时随着时代的发展,社会对监控系统不断增长的需求也促使监控系统朝着全新的方向发展。 相似文献
3.
4.
针对传统电磁电流互感器故障时因磁饱和造成继保误动或拒动现象,提出了一种磁光电流互感器(MOCT)快速识别故障发生及类型的方法。该方法以通过石榴石型MOCT的偏振光的三个斯托克斯分量作为特征量,建立支持向量机识别模型,模型核参数及惩罚参数由粒子群寻优选取。此种建模方法仅与斯托克斯分量及故障电流等级有关,与线性双折射及环境变量无关,避免了温度等外界因素对识别的干扰。试验结果表明,识别模型受温度影响小,当训练完成的识别模型工作于不同的温度条件下时,识别误差保持在2%以内。运行中的MOCT可以依靠斯托克斯分量及该模型准确识别故障电流等级,迅速判别出故障类型,精度较其他识别方法更高。 相似文献
5.
基于振动响应机理的轴承故障定量诊断及量化分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为了解决轴承损伤尺寸难以诊断的问题,建立滚动轴承非线性振动的动力学模型,并通过解析法求解轴承4种不同大小的故障振动信号响应,根据故障轴承响应信号的双冲击时间间隔对轴承故障进行定量分析,分析结果表明了该定量分析方法的准确性.进而对多组不同故障大小的轴承数据进行统计学分析,建立了轴承外圈损伤程度区间.滚动轴承外圈实验结果验证了提出的基于故障机理的轴承故障定量诊断方法的有效性. 相似文献
6.
针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
7.
针对强噪声干扰下轴承复合故障信号难于提取分离的问题,提出基于匹配追踪的快速独立分析方法.首先,通过基于Gabor原子的匹配追踪方法对单通道故障信号进行降噪处理;然后,根据终止条件的不同数值条件得出多组重构信号,组成多组信号,实现信号升维;最后,通过快速独立分析方法对降噪处理后的复合故障信号进行盲分离.实验数据分析结果表明:所提方法具有可行性和有效性,为强噪声干扰下的复合故障信号分离与提取提供了一种方法. 相似文献
8.
“客户是上帝”这句企业界的流行语常常使企业营销部门为了应付客户的各类问题而筋疲力尽,为了探求“上帝”的心理,营销部门常常采取各种各样的营销手段来展示其产品的卖点,然而在全球大部分产业都面临着生产能力过剩的今天,要想抓住客户心理、创造顾客忠诚度,企业最需要做的就是从顾客的心理出发,挖掘出客户的潜藏心理利益,从而锁定企业的客户群。 相似文献
9.
将冷轧Ti/Al层状复合材料在675~750 ℃下进行不同时间的退火处理,退火过程中钛和铝都保持过剩,研究了Ti/Al层状复合材料的界面微观组织演变。结果表明:Ti和Al的界面层由2个亚层组成,其中一个为紧密的TiAl3亚层,其微观结构为紧密的TiAl3层,其中分布着随机取向的充满Al的裂纹,另一个为颗粒状的TiAl3亚层,其微观组织结构是颗粒状的TiAl3分布在Al基体中。在不同的退火温度和时间条件下,紧密TiAl3亚层的厚度几乎没有变化,但是颗粒状亚层的厚度随着退火温度及时间的增加而增加;另外,界面层中的TiAl3颗粒的体积分数在不同的温度下均随着退火时间的延长而下降。因此提出了反应扩散模型来描述界面层的形成机理,在此模型中,TiAl3相是化学反应和扩散的结果,并且也考虑了TiAl3相的溶解。计算结果表明TiAl3相的形成与生长由化学反应控制,其等效厚度与退火时间之间遵循线性规律,这主要是因为Ti和Al原子能够快速地通过紧密的薄TiAl3亚层。 相似文献