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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。 相似文献
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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。 相似文献
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人工势场法是常用机器人队形控制方法之一,它的基本原理是将机器人看做质点,通过势场作用于质点的力来规划机器人的运动;基于人工势场的队形控制方法大都是针对这种质点模型提出的,不能直接应用于多水下机器人系统,由此,提出一种人工势场和模糊规则相结合的多水下机器人队形控制算法;首先定义一组势函数,然后根据水下机器人的运动特性,设计一个模糊控制器,将势场力映射为水下机器人的期望速度和航向角;以三个水下机器人组成三角形队形为例,进行了仿真实验;实验中,初始位置散乱的水下机器人较快地形成队形,并稳定地保持队形行进,证明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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随着经济的不断发展,我国电力事业的进步也非常快速,电网的安全与否会在很大程度上对社会的稳定产生影响,而输电线路的稳定运行能够为电网的安全提供有效保障。无人机是随着电力企业发展而诞生的新型巡检设备,能够有效分担工作人员的工作量,提升工作效率。本文以输电线路巡检的概述为研究基点,论述当前无人机在输电线路巡检中的应用,并展望无人机在输电线路巡检中的未来发展。 相似文献
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