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冷水机组故障诊断对提升设备能效、延长使用寿命等有积极影响。以实测数据为基础,通过数据驱动的方式进行故障诊断有助于提升建筑系统运维的自动化和精细化水平。在实际应用中,如何有效捕捉设备运行的复杂动态规律,从时间维度准确识别冷水机组的故障特征值得深入研究。本文采用循环神经网络为建模方法,以16种实践中易获取的数据变量为模型输入,通过对循环单元类型和模型结构两方面进行探索,形成了适用于冷水机组故障诊断的优化建模策略。在循环单元类型层面,本文对比分析了3种常见循环单元的实际效用,包括基础版循环神经单元、长短期记忆单元和门控循环单元。在模型结构层面,探索了适用于处理时序数据的模型,如双向循环运算和一维卷积运算等。实验结果表明,相较于常规的未考虑时序关联的建模方法,循环神经网络模型可以有效提升7类常见冷水机组运行故障的诊断效率。其中,采用双向长短期记忆神经网络的故障诊断性能最好,该方法可比XGBoost、全连接神经网络和SVM分别提升17.3%、23.9%和35.0%的诊断精度。本研究量化了多种循环神经网络在冷水机组故障诊断中的实践价值,研究成果有助于提升故障诊断技术的精细化水平。 相似文献
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测量薄膜厚度的数字叠栅技术 总被引:1,自引:0,他引:1
现代干涉测试的核心是用合理的算法处理干涉图而获得所需的面形及参数。由于常见的相移法要通过移相器有规律地移动采集多幅干涉图并数字化后求取波面的相位分布,这样必然引入由于移相器的线性及非线性误差所带来的计算误差,因此需要事先对移相器进行标定。采用了数字叠栅方法,利用一幅静态干涉图与一个正弦光栅的四幅光强分布图叠加,从而实现相移式动态干涉测试的效果,借助于相移法处理干涉图原理,可获得波面相位分布,从而实现对薄膜厚度的测量。由于正弦光栅的初始相位是由计算机产生的,所给出的相位移动不含任何移相误差,因此可提高测量的精度。 相似文献
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为了提升内置式无轴承永磁同步电机的转矩性能和悬浮性能,提出一种基于响应面法和粒子群优化算法的内置式无轴承永磁同步电机多目标优化设计方法。首先,介绍内置式无轴承永磁同步电机的悬浮力产生原理。其次,阐明所采用的响应面法和多目标粒子群优化算法的原理。再次,根据所提出的多目标优化设计方法,按照灵敏度分析、响应面法建模和多目标粒子群优化的步骤对内置式无轴承永磁同步电机进行优化设计,并对优化后电机和初始电机的转矩和悬浮性能进行对比分析。最后,制作优化后的样机,并构建实验平台对样机性能进行测试。 相似文献
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无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。 相似文献
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线粒体自噬是选择性清除细胞内严重受损或过剩线粒体的过程,是细胞内线粒体质量和数量控制的重要途径。线粒体作为真核细胞的“能量工厂”,其功能损伤在阿尔兹海默症(AD)的发病机制中发挥重要作用。根据研究发现,异常的线粒体自噬在AD受损神经元中出现,这表明线粒体自噬异常可能是AD的发病机制之一。而线粒体自噬作为线粒体正常生理活动之一,自噬途径受损导致的自噬功能发生异常会加速AD发生。故将从线粒体自噬角度出发,对线粒体自噬、其在AD中的作用机制和线粒体自噬对AD的药理调节方面进行综述,旨在发现线粒体自噬在AD中参与的重要作用,为治疗AD提供理论依据和潜在方向。 相似文献
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