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针对因历史故障数据不足,缺少规范的故障数据收集机制和成熟的质量监测管理技术手段,大型复杂机电液系统性能状态难以准确评估的问题,以发射塔电缆摆杆作为典型机构,研究并提出了一种基于数字孪生技术的故障诊断方法。该方法以数字孪生系统“五维模型”理论为基础,构建了摆杆系统数字孪生架构体系;运用UG软件,通过几何运动学和动力学建模,建立了虚拟仿真模型,设计了基于ADAMS和Matlab联合仿真的数字孪生系统。该系统通过仿真信号与实测信号的对比,表明其对于物理实体的模拟仿真精度可达96%。最后,通过典型喘行故障试验,修改虚拟模型有关参数进行仿真,验证基于数字孪生体对摆杆机构故障诊断的有效性,以及利用其论证维修改进方案的可行性。 相似文献
964.
基于Transformer架构的DETR系列网络在计算机视觉目标检测领域不断刷新目标检测的精度与速度。然而,基于红外图像的非合作目标检测的应用环境复杂,而且红外图像质量较差。针对该问题,提出了一种新的以Deformable DETR算法为基线的具有高检测精度的目标检测算法:首先设计了对红外图像进行图像增强处理的图像增强模块CLAHE-GB,并将其与Deformable DETR进行有机结合;然后在大型通用数据集上进行预训练;最后引入数据增强和迁移学习方法在自制的空中飞行物小型红外图像数据集中对检测头网络参数进行再训练,并对结果进行分析。结果表明:所提出的算法对红外图像数据具有较好的图像增强效果和检测精度。 相似文献
965.
利用RBF神经网络的函数逼近特性,得到了一种红外图像背景估计算法,进而提出了一种检测红外小目标的方法。利用有目标和没有目标的真实红外图像对此算法进行检测,背景估计效果理想,小目标检测效果理想,证明该算法是可行有效的。 相似文献
966.
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