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1.
油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。 相似文献
2.
为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
3.
4.
基于塔里木河部分水量监测断面未采取防护措施出现变化较大,不能确定水位流量关系曲线的情况,选取喀尔曲尕水库进水闸、新沙吉里克闸、墩阔坦干渠三个典型测水断面,对塔里木河干流标准水量监测断面试点建设进行分析。通过实践和分析提出对塔里木河干流标准水量监测断面应采用无纺布+土工格室防护形式,可有效增强边坡的承载能力和分散荷载作用,使其达到标准水量监测断面测水的基本要求;流速过大时可根据实际采用干砌块石防护或混凝土板防护形式。 相似文献
6.
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8.
《现代电子技术》2019,(8):82-88
针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。 相似文献
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10.
《电子技术与软件工程》2015,(1)
通过分析DS18B20的感温原理及一线总线的驱动原理,设计出了一个具有适当下拉及上拉速率的驱动电路,延长了一线总线测温传输距离,消除了终端反射影响,实现了利用DS18B20进行温度自动监测,为冻结施工中的温度监测提供了一种有效的在线测量方法。 相似文献