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41.
深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。  相似文献   
42.
图G的一种加权邻接矩阵记为Adb(G)=(adbij)n×n,若顶点vi和顶点vj相邻,则$a_{i j}^{d b}=\frac{d_{i}+d_{j}}{d_{i} d_{j}}$, 反之adbij=0.给出图G的加权谱半径的上下界,并在此基础上给出加权谱半径的Nordhaus-Gaddum-type关系.得到了图G的加权能量的几个上下界,并在此基础上给出加权能量的Nordhaus-Gaddum-type关系.  相似文献   
43.
为了实现对大规模中小跨径桥梁群体的快速检测,提出了一种参数可调的移动检测车辆,并通过理论推导、试验验证和参数分析对车辆参数的合理取值进行研究. 首先,通过车-桥耦合振动理论推导出“拖车-双挂车”过桥振动响应的解析解;其次,利用有限元模型和车桥耦合计算程序的数值计算结果,以及一座简支梁桥的现场试验结果对理论解析解进行验证;最后,基于推导的理论解析解进行参数研究,分析了检测车辆的动力参数、车速以及桥梁参数对间接法识别精度的影响. 结果表明:当车桥频率比在0.8~0.9(或1.1~1.2)之间变化时,桥梁频率识别效果较好;在利用间接法进行桥梁频率识别时,建议移动检测车辆的车速不宜取太大;根据桥梁的截面面积、截面形状和跨度对检测车辆参数进行合理的选取,可提高桥梁频率识别的准确性. 研究结果可为基于车辆响应的桥梁频率间接识别提供参考.  相似文献   
44.
本文研究了含信号调制噪声和频率波动的小时滞线性分数阶振子的随机共振. 利用分数阶Shapiro-Loginov公式和Laplace变换技巧,本文首先推导了系统响应的一阶稳态矩和稳态响应振幅增益(Output Amplitude Gain, OAG)的解析表达式,然后讨论了分数阶、时滞及噪声参数对OAG的影响. 结果显示,各参数对OAG的影响均呈现出非单调变化的特点,表明系统出现广义随机共振. 特别地,分数阶与时滞的协同作用可能诱导随机共振的多样化,这就为在一定范围内调控随机共振提供了可能.  相似文献   
45.
针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的对应分块的搜索结果赋予不同的权值,进而计算出目标在当前帧中的位置。实验结果表明:基于局部分块加权的跟踪算法比单纯的背景加权跟踪和分块跟踪具有更高的跟踪精度和成功率,且算法复杂度较低。  相似文献   
46.
一种新的高距离分辨率脉压技术的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在频率进步雷达高距离分辨技术的荐,为解决压缩经的限制提出了在子冲引入线性调频体制的新型雷达波形。  相似文献   
47.
针对IS-95码分多址蜂窝通信系统标准,给出了一种在从导引信道上提取信道参数并同时获取对载频频差的估计方案,给出了自动频率校正环路的设计方案,及其FPGA实现。该方案简单可行,硬件资源消耗少,且能明显改善移动台接收机的性能。  相似文献   
48.
毫米波频率步进信号目标辨识角误差信息提取途径   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究在频率步进目标辨识功能下,获取弹目线相对于导引头轴的俯仰及偏航角误差信号的可能途径。方法根据圆锥扫和实验数据对天线波瓣方程进行拟合,从而论证获得取获角误差信号的3种可行性方案。  相似文献   
49.
研制一种电流变高压电源的标准参考信号。方法用一种具有两个可编程分频器的锁相频率合成电路和098单片机,按照特定的频率合成算法实现分频参数的计算与系统控制,  相似文献   
50.
在推广平均不等式的基础上,讨论了幂平均函数和加权幂平均函数的性质,并简化了一类极限的计算。  相似文献   
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