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针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。 相似文献
232.
计算机视觉测量中摄像机快速标定方法实现 总被引:1,自引:0,他引:1
随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉测量技术在工业领域的应用越加广泛。摄像机标定能确定空间坐标系中的物点与其在图像平面上的像点间的对应关系,是计算机视觉测量中不可或缺的组成部分。分析了一种快速、简便的摄像机标定方法。重点阐述了其基于OpenCV的方法实现,并通过实验证明了其有效性。 相似文献
233.
针对磨削表面粗糙度传统BP(Back Propagation)神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射(Acoustic Emission,AE)信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示:改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。 相似文献
234.
235.
《军事运筹与系统工程》2009,23(3):34-34
2009年7月25日至27日,军事系统工程专业委员会与蚌埠坦克学院在蚌埠坦克学院联合召开了“陆军作战实验理论与实践专题研讨会”。会议由蚌埠坦克学院具体承办,来自军事科学院、总参军训和兵种部、总参61683部队、空军指挥学院、海军兵种指挥学院、二炮装备研究院、南京陆军指挥学院、石家庄陆军指挥学院、解放军理工大学、解放军电子工程学院、防空兵指挥学院、炮兵学院、徐州工程兵指挥学院、昆明陆军学院、南昌陆军学院、西安陆军学院、石家庄机械化步兵学院和蚌埠坦克学院的领导和专家出席了会议。 相似文献
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237.
针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证. 相似文献
238.
239.
240.