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61.
为协调有效地利用频闪成像、显微视觉和相移干涉技术实现微机电系统(MEMS,micro-electro-me-chanical systems)微运动的可靠测量,提出了一种改进的协调同步控制方法,该方法通过2块5 MHz频率的任意波形发生卡实现激光二极管(LD,laser diode)脉冲信号和MEMS激励信号的同频率相对延时,最小延时增量可达0.3 ns,最小脉冲宽度可达10 ns。基于该方法构建的测试系统可实现MEMS的离面(out-of-plane)和面内(in-plane)微运动的自动测量。通过对硅微悬臂梁离面振动以及硅微谐振器阵列面内振动的实验测量验证了新协调同步控制方法的有效性和实用性,其中离面微运动测量重复性误差小于10 nm,面内微运动测量重复性误差小于25 nm。 相似文献
62.
该文介绍了数据库访问新技术ADO及其特点,详细分析了在VisualC++6.0中使用ADO访问数据库的方法及其在轧机在线监测与故障诊断系统中的应用,并实现了访问数据库时口令的非硬代码方式技巧。 相似文献
63.
基于支持向量机用内积运算实现非线性变换的思想,提出基于核函数的自组织映射方法。该方法借助于核函数在原输入空间构造非线性映像空间的自组织竞争评价函数及权值调整方法,从而更好地解决输入向量的聚类问题。研究该方法在齿轮箱状态监测中的应用,分析表明,它可以清楚地将齿轮箱不同状态区分开,并且特征数据映象点在网络输出层的轨迹变化趋势直观反映齿轮箱工作状态的变化,便于及时监测到齿轮箱早期故障及变化趋势,与标准self-or-ganizing maps(SOM)相比,该方法性能更稳定,效果更好。 相似文献
64.
65.
铣刀健康状况直接影响实际生产加工过程,因此开展铣刀状态监测研究具有较大工程意义。以卷积神经网络为代表的深度学习模型已经逐渐用于监测加工过程中的刀具状态。但是这些模型的可解释性较差,预测结果的差异性也较大。作为一种新颖的卷积神经网络变种,主成分分析模型(Principal component analysis network, PCANet)的可解释性好,但是特征自监督学习能力有待提升,且相关应用案例较少。针对以上问题,拟对PCANet模型进行优化,进而提出了一种激活主成分分析-最大池化-支持向量回归(Activated PCANet with max pooling and support vector regression, APCANet-MP-SVR)模型,用于自适应提取敏感特征并准确预测刀具磨损情况。首先引入tanh激活函数,提高模型泛化能力;再采用最大池化层替代哈希编码和直方图用于特征选择,进一步降低冗余特征规模;最后建立支持向量回归模型实时预测刀具磨损值。应用案例充分证明了所提模型能够更好地用于加工现场刀具磨损值预测。 相似文献
66.
走向"制造-服务"一体化的和谐制造 总被引:1,自引:0,他引:1
指出了自然、人类和制造三者之间的关系,讨论了制造及其发展的内涵、制造的效益化和人性化,介绍了"工业设计"给予的启示,最后阐述了走向制造与服务一体化的和谐制造. 相似文献
67.
68.
69.
基于功率谱密度的盲信号分离 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的基于功率谱密度的盲信号分离方法。该方法在传感器数与源数关系不明确情况下,且源信号相互独立时,直接通过混合信号功率谱密度函数比值求解混合阵,并通过混合阵判定观测信号是完备混合、超定混合还是欠定混合,由此进一步分离信号。理论分析、仿真数据证明了算法的有效性。同时还仿真了噪声对分离性能的影响。 相似文献
70.