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电机的运行情况复杂,实际运行工况下会有大量的噪声,导致其轴承故障诊断精度下降。为了改善这一问题,提出了一种基于多头自注意力机制的一维全卷积自编码网络(One-dimensional Fully Convolutional Autoencoding Network Basedon Multi-head Self-attention,MHSACAE)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合的轴承故障诊断方法。该方法先采用MHSACAE网络进行降噪,再通过CNN进行故障诊断。其中MHSACAE去噪网络采用无监督训练的方式,充分考虑了实际工况和序列数据内在联系,在实现对噪声的滤除效果的同时,最大限度地保留下了原始的故障信息,使得CNN可以实现在噪声情况下对电机轴承故障的高精度诊断。通过与其他轴承故障诊断方法在噪声情况下进行对比,证明提出的方法具有更好的效果。 相似文献
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语音情感识别是人工智能的重要研究领域之一,特征参数提取的准确性直接影响识别的效果。分析了发音持续时间、平均振幅、基音频率,第一共振峰和Mel频率倒谱参数,并基于模糊熵理论提取了各参数的权重。再利用模糊熵进行有效的度量融合.最后通过改进后综合判决对情感语句做出识别判定。研究发现融合后的参数增强了情感识别的效果。 相似文献
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在无线Mesh网中布设基于SIP的应用,是在缺少通信基础设施的地区实现多媒体应急通信的有效方式,但是易失效的无线链路会降低通信的可靠度。研究了如何在无线Mesh网中向SIP服务器高效地转发SIP呼叫请求消息。提出了一点对多点中任意一点的可靠度度量模型,用于描述实时、有限尝试次数的呼叫连接通信的可靠性;基于呼叫成功率、呼叫连接速度这两个优化目标提出了一种路集选择方法,并展开了对这种方法的通信可靠度上下界的分析和比较;最后通过仿真实验验证了此路集选择方法的有效性和优越性。 相似文献
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针对目前采油工程领域、航天航空工程领域以及核工程领域中,深孔零件的加工存在着加工方式比较单一、自动化程度低等问题,设计一种新型数控深孔钻床,能在一台数控深孔钻床上同时实现外排屑和内排屑,并且可根据工作条件来合理选择排屑系统。建立该机床的理论模型,介绍这种新型数控机床的工作原理,对机床的承重支柱进行有限元分析,并通过实际加工来验证其可行性,为深孔零件的加工提供了一种参考。 相似文献
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以金华-丽水-温州高速公路破碎岩质边坡预应力锚固工程为例,对破碎岩质边坡的预应力锚固机制开展系统的数值模拟分析。首先,依据现场实测预应力锚索张拉吨位与岩体变形的关系曲线,通过数值反分析,确定边坡岩体的力学参数,建立岩体力学计算分析模型。结合现场监测数据和室内试验研究成果,重点分析锚索预应力的扩散方式,探讨岩体质量、锚索张拉吨位以及外锚固结构对加固坡体应力和变形分布的影响规律,揭示预应力锚索体系的应力传递规律和坡体变形响应规律,从力学机制上揭示预应力锚索加固该类破碎岩质边坡的机制。 相似文献
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稀疏恢复空时自适应处理(SR-STAP)方法能够利用少量训练距离单元实现对机载雷达杂波的有效抑制。然而,现有SR-STAP方法均基于模型驱动实现,存在着参数设置困难、运算复杂度高等问题。针对这些问题,该文将基于模型驱动的SR方法和基于数据驱动的深度学习方法相结合,首次将深度展开(DU)引入到机载雷达杂波抑制和目标检测之中。首先,建立了阵列误差(AE)条件下的杂波空时谱和阵列误差参数联合估计模型,并利用交替方向乘子法(ADMM)进行求解;接着,将ADMM算法展开为深度神经网络AE-ADMM-Net,利用充足完备的数据集对其迭代参数进行优化;最后,利用训练后的AE-ADMM-Net对训练距离单元数据进行处理,快速获得杂波空时谱和阵列误差参数的准确估计。仿真结果表明:与典型SR-STAP方法相比,该文所提出的DU-STAP方法能够在保持较低运算复杂度的同时提高杂波抑制性能。 相似文献