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121.
针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足,提出利用信息融合技术,综合极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及BP(Back Propagation)神经网络等智能故障诊断模型,对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号,得到每个模型的诊断结果;采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估,确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合,最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例,多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高,证明了该方法的有效性。  相似文献   
122.
为提升E-PHEMT微波宽带放大器的抗静电能力,在分析放大器3个端口电路结构的基础上,兼顾静电保护效果、电路尺寸、微波特性与被保护电路的有机结合,提出基于PIN二极管作为基本组成元件的微波宽带放大器静电保护电路的设计方法和思路,并研制出实物样品.通过试验对比放大器改进前后的电性能和抗静电能力,其结果表明:改进后样品的微波特性满足规范要求、抗静电能力由500V提高到2 000V.该设计方法和思路在保障放大器电特性的基础上,提升了放大器的抗静电能力.  相似文献   
123.
基于高阶谱分析的机械故障特征识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上,利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质,研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法,提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较,成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别,效果十分显著。  相似文献   
124.
以改进的伪Zemike矩相关知识为背景,提出了一种新颖的人脸识别方法。该方法通过将人脸分块,降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响。首先将人脸图像分块并重组矩阵的行和列,然后计算重组后人脸图像的伪Zemike矩,并对其进行归一化处理,最后采用最小邻近分类器进行判别。实验结果表明,该方法对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。在前人的研究基础上,进一步探讨了伪Zemike矩在人脸识别方面的应用。  相似文献   
125.
分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度得到了大幅度的提高。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法是有效的。  相似文献   
126.
为克服图像识别中传统方法需要进行高维矩阵奇异值分解的困难,提出了先局部降维再总体降维的组合变换方法.ORL人脸图像数据库的实验表明,这一方法不仅减少了运算量,而且能较好地解决人脸这样一类复杂的图像识别问题;总体来说优于传统的基于KL变换的识别方法.  相似文献   
127.
基于支持向量机的故障诊断方法及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种采用模糊手段进行特征提取、支持向量机进行模式分类的内燃机燃油系统故障诊断方法.该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,首先采用模糊手段对故障信号和原因进行特征提取,接着利用支持向量机进行分类实现特征级诊断,最后将其应用于内燃机燃油系统的故障诊断中,取得了令人满意的结果.  相似文献   
128.
基于AVR单片机ATmega32,对一种轻武器射击训练保障系统中大功率直流电机的驱动进行研究.采用全桥电路设计,实现了单片机对电机的有效控制.介绍了系统的总体设计思想,重点论述了系统的硬件电路设计和相应固件程序的开发.  相似文献   
129.
排烟口设计对排烟效果影响的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
排烟口是火灾发生时烟气排出的出口,排烟口高度和位置对排烟效果具有重要影响。运用FDS数值模拟方法,以实验台为依据建立数值模型,针对排烟口高度和排烟口位置的改变对排烟效果的影响进行分析,结果表明:随着排烟口高度的升高,各种排烟风速下的排烟效果都得到了改善。在排烟口风速较高的情况下,排烟口的高度变化对烟气溢出厚度的影响更大,采用大风速的控烟效果要优于小风速。侧排方式的排烟效果低于顶排方式,远壁排烟方式要优于近壁排烟方式。  相似文献   
130.
针对指挥信息化模拟训练系统中自由格式报文转换问题,根据仿真驱动信息的需求,讨论了对自由格式报文进行信息提取的实现方法。在受限领域(军事领域)中引入本体概念,构建了领域本体模型及语法规则,提出了基于本体的信息提取方法,采用可扩展标记语言(eXtensible Markup Language,XML)和VC++.NET技术相结合,实现对文书的信息提取,为进一步的数据转换和应用奠定了基础。  相似文献   
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