基于贝叶斯网络的发动机可视化故障诊断

在研究发动机各类故障诊断的基础上,结合贝叶斯网络从数据中学习的方法,提出一种能够根据实际样本数据对发动机的各类故障进行可视化诊断的方法,其充分考虑了先验知识,且能够根据实际样本数据对先验知识进行修正。以发动机W P7的故障为例,通过因果关系建立贝叶斯网络的可视化模型,结合先验知识进行参数学习和推理,实例结果表明,该模型及分析方法很好地反应了各部件或子系统的故障对于整个系统故障的影响以及各部件或子系统之间的依赖关系及依赖程度,有助于找出系统的薄弱环节和提高系统可靠性的途径。     

一种测量纳米材料高频特性的新方法

本文介绍一种使用同轴线制备简易高频测试平台、运用射频设备测量纳米尺度样品高频性能的方法。使用该方法,窄脉冲射频信号在传输线中的延时测量精度达到10皮秒左右,发现了铜芯同轴传输线与多壁碳管同轴传输线的传输特性的区别。这一方法有可能推广到测试其他小尺度样品高频特性的研究中。     

基于PLC和触摸屏的双飞叉全自动转子绕线机设计

跟踪国际绕线机技术发展趋势,利用交流伺服电机作为绕线及分度的动力,再配合PLC和彩色液晶显示屏,实现绕线工艺柔性化、用户操作简单、修改工艺参数更方便、生产效率更高.     

Xilinx凭借新型存储器、3D-on-3D和多处理SoC技术在16nm继续遥遥领先

All Programmable技术和器件的全球领先企业赛灵思公司近日宣布,其16nm Ultra Scale+系列FPGA、3D IC和MPSoC凭借新型存储器、3D-on-3D和多处理SoC(MPSoC)技术,再次实现了领先一代的价值优势。为实现更高的性能和集成度,Ultra Scale+系列还采用了全新的互联优化技术——SmartC onnect。这些新的器件进一步扩展了赛灵思的Ultra Scale产品系列(现从20nm跨越至16nm FPGA、SoC和3D IC器件),同时利用台积公司的16FF+FinF ET 3D晶体管技术大幅提升了性能功     

PLC在数控全自动转子绕线机中的应用

本文主要介绍了可编程序控制器PLC在数控全自动转子绕线机中的应用,并对设备的工作过程及控制系统的软、硬件进行了详细的分析。     

一种基于51单片机的智能安防机器人设计

就人力安防而言,机器人安防更具实时性和可靠性。本文提出了一种智能安防机器人的设计方案,机器人以51单片机为核心,使用轮子进行移动,利用各类传感器对环境进行监测,通过无线技术实现远程控制和数据传输。除了固有的险情报警、环境检测、自动巡逻等功能外还预留接口供日后功能的拓展。该方案成本低,易维护,应用前景广阔。     

一种小型自动称重机的设计

随着科技的不断发展,智能化的机器人逐渐取代传统手工业中的一些繁琐的工作,省时省力的同时提高了劳作效率,推动着社会生产力的发展.本文为了解决现行称重过程中的繁琐工作,特设计一种全自动称重机,此称重机通过机械传动机构将需要称重物品推至称重传感器进行称重,然后通过中央处理器控制扫描仪扫描,并对商品进行贴码,在减轻工作压力的同时,提升了效率.     

基于特征融合度量学习的高压断路器机械故障诊断

数据驱动的深度学习方法在高压断路器机械故障诊断中取得了一定的成效,然而这些方法实现优异性能的前提是可获取海量训练样本,在现场数据匮乏场景下其诊断性能明显下降。为此,提出了一种新颖的特征融合度量学习模型用于现场小样本高压断路器机械故障诊断。首先构建了特征融合卷积神经网络,有效提升了可鉴别特征提取能力。然后以K近邻算法作为度量学习器实现小样本数据的匹配和分类。最后通过改进中心损失进一步提升特征表示的分辨能力,并通过情景训练从实验室构建的大样本集中学习可迁移知识。实验结果表明,本文方法在每类支持集样本数为5时便可达到94.58%的诊断精度,相对于卷积神经网络提升了63.71%。同时,得益于情景训练方式本文方法有效避免了非平衡样本的问题。     

浅析儿童气管和支气管异物、中暑和溺水的诊断和治疗

目的研究儿童气管和支气管异物、中暑和溺水的诊断和治疗方法。方法根据患儿临床表现,针对气管和支气管异物、中暑和溺水的患儿采取不同的有针对性的治疗措施。     

儿童支气管肺炎的诊断和治疗

目的研究儿童支气管肺炎的诊断和治疗方法。方法根据临床表现及检查结果进行诊断和鉴别诊断,治疗上采取一般治疗、支持疗法、抗生素治疗、对症疗法等治疗措施。结果患儿基本痊愈。结论治疗方法值得临床推广应用。