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用信号发生器产生脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)信号模拟发动机电控单元驱动电磁阀运行,通过改变PWM信号频率、占空比和车辆运行工况,获得燃油蒸发回收系统不同的输出特性。分析了管容阀系统内气流脉动、结构振动和车内噪声随电磁阀控制信号变化的规律。建立了电磁阀体动力学模型,分析了电磁阀阀门受力情况,并与试验数据进行了综合分析。分析结果表明:电磁阀体振动主要由阀门关闭引起,车内敲击声来自电磁阀阀门关闭后气流脉动敲击炭罐,炭罐振动传递到车身,车身钣金振动辐射噪声。振动噪声随电磁阀PWM频率升高而增大,系统内气压波动幅值随频率升高而减小,相同占空比下,气压时均值随频率升高而增大。在电磁阀线圈两端反向并联整流二极管同时在电磁阀体进气管处设置孔板可以降低电磁阀阀门开闭运动引起的气流脉动及电磁阀和炭罐振动,消除车内敲击声。 相似文献
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为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。 相似文献
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进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R2=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10-4 μm2,最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10-5 μm2,最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。 相似文献
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针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法. 该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型. 针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计. 对提出的协同目标跟踪方法进行测试. 仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性. 相似文献
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