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测控技术

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MX 系统:模块化控制柜
发布时间:
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测控技术

用网络分析仪测量电缆的方法
发布时间:
2021-12-03 10:34
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马克斯普朗克研究所通过Spectrum仪器数字化仪远距离测量恒星直径
【SCADA案例】远程访问和控制矿用设备的绝佳方案
数字化金融监管,华北工控可提供国产自主可控嵌入式计算机助力
提升功率放大器(PA)设计验证效率

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一种直升机旋翼振动测试方法
摘要:
为能够有效测量直升机旋翼的振动特性,提出了一种基于三轴MEMS加速度传感器及无线传输技术的直升机旋翼振动测试方法并研制了相应的测试装置。测试系统主要包括三轴MEMS加速度传感器、A/D转换模块、无线传输模块以及PC上位机。无线传输模块将采集的加速度信号发送到振动测试接收电路,再通过串口通信发送到计算机上,计算机软件对加速度信号积分得到位移信号,并通过傅里叶变换得到旋翼振动的幅频特性曲线。在直升机模型上完成了振动测试实验,实验结果表明该方法能有效地对旋翼振动信号进行测试。
一种智能化卫星供配电测试系统设计
摘要:
针对卫星单机测试繁琐、测试结果相对独立的弊端,设计一种卫星供配电测试系统。主要对系统控制器、信号调理模块、智能负载匹配模块和供电接地模块的硬件电路进行了详细分析,对测试序列自动执行和数据终端监视的软件功能进行了阐述,并给出硬件结构和软件流程。经过软件测试和实际应用,该卫星供配电测试系统能够减少人员占有率、提高测试效率和增加产品测试可靠性,具有较高的实用价值。
航空发动机振动故障监控智能化
摘要:
军用航空发动机振动问题十分突出,是困扰设计、研制、生产和使用新一代发动机的瓶颈。分析论述了高质量数据采集是发动机振动故障监控的关键、基于振动故障机理和数据驱动的智能诊断、人工自愈原理与振动故障自愈调控系统、航空发动机整机动平衡与自动平衡等原理和技术,并对其团队40年从事状态监测诊断的研究成果及工程应用作简要回顾。提出了未来航空发动机振动故障监控智能化的发展目标和建议。
基于改进卷积神经网络的铁轨伤损图像识别
摘要:
铁轨探伤技术的可靠性关系到铁路运行的安全性。分析BP神经网络、卷积神经网络算法在图片识别中的优势,提出一种结合BP、卷积网络的新算法应用于铁轨伤损检测。改进算法利用卷积神经网络对铁轨样本进行特征提取,仅一次前向运算获得低维度铁轨图,再由BP神经网络对低维度铁轨图特征进行分类训练与测试。实验结果表明,改进算法在已训练好的模型测试中得到较好的误差收敛曲线与较高的测试精度,与BP算法、卷积算法相比,该算法训练时间更少,对铁轨伤损图片识别效果更好,在铁轨伤损检测方面有较好的应用前景。
基于CNN-XGBoost混合模型的短时交通流预测
摘要:
准确、高效的交通流预测是实现交通诱导和交通控制的前提和关键。针对传统机器学习方法需要人工构造特征、无法充分提取交通流的时空特征等问题,提出一种混合预测模型,该模型结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和XGBoost(Extreme Gradient Boosting)各自的优势,在网络底层使用CNN对交通流数据进行特征的自动提取和选择,并将得到的高维特征向量输入到XGBoost模型中进行预测。为验证模型有效性,取高速路段的交通流数据对CNN模型、XGBoost模型和CNN-XGBoost模型进行实验对比,结果表明,在预测精度上,CNN-XGBoost模型比CNN模型和XGBoost模型分别提高了约6%和7%,是一种有效的短时交通流预测模型。
英文摘要:
基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合算法
摘要:
无线传感器网络(WSN)在空间和时间上均存在数据冗余问题。为了在保证精度的前提下减少冗余量,提出了基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合方法。针对单个传感器节点,采用递推最小二乘法进行数据融合。针对节点之间的冗余问题,应用分批融合思想对系统降维,将灰色接近度理论与自支持度结合改进支持度函数,对各子系统分别采用基于改进支持度函数的加权算法进行融合。采用一个包含7个传感器节点的无线传感器网络对该算法进行了检验。结果表明,该融合算法能够显著减少数据计算量与传输量。融合后的数据均方误差为0.1597,能够满足实际应用对精度的要求。
基于深度Q学习的移动机器人路径规划
摘要:
针对传统Q-learning算法在复杂环境下移动机器人路径规划问题中容易产生维数灾难的问题,提出一种改进方法。
基于RF-GA的六维力传感器解耦方法
摘要:
多维力传感器的维间耦合问题严重影响了检测精度的提高。通过设计新型RF-GA(基于遗传算法的改进随机森林算法)解耦方法解决多维力信息的解耦问题,实现提高力传感器检测精度的目标。针对随机森林算法中含有大量子树,但每个子树的预测准度无法保证的问题,利用遗传算法对随机森林的子树进行筛选,保留优质子树,从而提高预测精度。以基于应变检测的六维力传感器为实验对象,将RF-GA算法运用到实际力信息解耦中,并通过解耦实验对RF-GA算法进行验证。与现有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦时间短的优点,实验结果表明该算法能有效提高多维力传感器的解耦精度。
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