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探究循环介质的最基本物理过程是改进半导体制冷系统及其提高热能转换效率的关键.针对该问题,以电子为热力学系统,深入研究了半导体制冷的整个热力学循环过程,指出焦耳效应和傅里叶效应是伴随产生的并不属于热电效应,而汤姆逊效应是应该考虑的因素.在此基础上,建立了半导体制冷系统的热力学模型,推导出了制冷系数的数学表达式,并进行了参数影响分析.该研究对半导体制冷装置的设计具有一定的指导意义. 相似文献
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针对机械状态监测系统中基于CAN总线的传感器网络数据传输量大且浮点型测试数据难以直接进行压缩的问题,提出一种基于提升小波分析和LZW的二级机械振动信号数据压缩方法.首先,利用提升小波对测试数据进行小波域稀疏分解,利用分块阈值对小波系数进行阈值估计和量化,去除噪声干扰,突出有用信息,实现初级数据压缩;其次,针对浮点型小波系数的数据压缩问题,提出了一种基于LZW的分裂并行量化编码方法,在不丢失数据信息的同时,进一步提高了数据的可压缩性能;最后,齿轮箱实测振动信号的数据分析结果表明了所提数据压缩方法的有效性. 相似文献
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针对装甲车辆驾驶舱温度调节的迫切需求,对基于半导体制冷的大空间温度调节装置进行试验研究。设计了大空间试验箱、半导体制冷系统和基于分布式传感器的温度监测系统。选择不同类型的制冷片,使其工作在不同电流工况和散热条件下,得到了制冷片两端的温差与箱体内平均温度随制冷片工作时间的变化。结果表明:温度监测系统能够实时采集显示半导体制冷片冷热端与箱体内温度的变化情况;制冷片和制冷片工作电流的选择要与制冷系统的散热强度相适应才能达到良好的制冷效果;适当增加制冷片冷端的散冷能力,有助于降低制冷片两端的温差,提高制冷效果。 相似文献
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针对齿轮传动装置在状态监测与故障诊断过程中面临的大量振动信号传输困难问题,提出利用K-SVD算法进行信号的稀疏分解,进而完成对大量振动数据的压缩。传统K-SVD算法在字典更新过程中对时间的消耗量较大,特别是在大量振动数据压缩过程中,对数据压缩效率较低,为此提出一种K-SVD字典更新的改进算法。改进算法从单次迭代过程中参与更新的字典原子列数出发,每次奇异值分解后对多列字典原子同时进行赋值,从而减少单次迭代计算量。根据不同原子列数在稀疏分解过程中的迭代收敛次数、时间消耗与重构峰值信噪比,以此确定最佳的字典更新列数。实验结果表明:传统K-SVD算法对振动信号的数据压缩效率较低,改进算法能够在保证信号压缩比与重构效果的前提下,有效缩短训练字典的时间消耗。 相似文献
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针对大型复杂机电设备状态分布式监测面临的海量数据传输问题,对比研究基于提升小波与形态提升小波的振动信号数据压缩方法。对实测浮点型振动信号,利用小波稀疏分解特性提出基于提升小波变换的机械振动信号数据压缩方法,通过变换后小波系数优化组合及改进编码方法,可提高阈值处理数据压缩效果。针对实测数据含大量冗余信息缺点,结合状态监测目的提出基于形态提升小波的数据压缩方法,利用形态学滤波器非线性分析特性,在振动信号网络监测数据压缩传输过程中实现信号预处理,预制噪声干扰,较好保留有用信息。所提最大区分度准优化选择分解层数,通过对比分析两种数据压缩方法表明,形态提升小波方法具有计算量小、分析速度快、压缩比高等优点。 相似文献
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