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151.
152.
目前港口集装箱装卸桥普遍采用可伸缩式双箱吊具,其电气元件主要包括中央处理器、输入输出模块、电源模块、继电器、机械式限位开关、接近式感应开关、红外感应开关、旋转编码器、指示灯具和连接线缆等。由于装卸桥通常在户外使用,因此这些电气元件的使用寿命主要受环境温度、油污、盐雾、雨雪和电磁干扰等因素的影响。 相似文献
153.
介绍一种基于高速数据采集器和光电编码器的导弹内弹道参数测量系统,阐述了系统的工作原理,分析了系统的测量精度。多次试验结果表明该测量系统操作方便、测量精度高、稳定可靠。 相似文献
154.
现有的损伤识别方法面对大量的桥梁健康监测数据存在处理能力有限、提取的信息不能全面反应桥梁的健康状态的问题。利用深度学习在大数据方面的优势,提出一种基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法。以一简支梁桥有限元模型算例对该方法进行验证,提取该桥L/5,2L/5,3L/5,4L/5处的竖向加速度时程响应值,并针对每一个时刻建立上述节点的加速度矩阵(4×1),然后将经过预处理的矩阵送入堆叠去噪自编码器进行特征提取完成模型训练,最后将测试样本送入该模型进行分类,完成损伤定位任务。结果表明本文提出的方法相比于传统的机器学习方法具备定位准确率高和抗噪性能好的优势,在今后的桥梁结构损伤识别领域具有一定的参考价值。 相似文献
155.
介绍了防火监控子系统的基本结构、功能要点以及各种类型探测器,阐述了防火监控子系统AF的维护调试、常见的故障处理方法,对于现场检修有一定的指导意义。 相似文献
156.
针对目前数据驱动的故障诊断方法在船舶柴油机应用中存在故障识别率不高的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化栈式自编码器(Stacked Auto-Encoder, SAE)的诊断方法,实现高精度故障诊断。利用SAE的重构误差作为状态监测量,实时监测柴油机故障的发生。将监测到的异常样本输入SAE进行数据分类,实现对故障类型的精确识别。针对SAE在故障类型识别中超参数设置过多、依赖人工经验的问题,采用SSA对SAE多个超参数进行联合寻优,提高故障识别率和稳定性。基于AVL BOOST船舶柴油机仿真数据的试验表明:所提出SSA-SAE诊断方法的故障识别率为96.71%,比SAE、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)具有更高的故障识别率和更优的泛化能力。 相似文献
157.
通过燃气轮机排气温度对燃烧室及涡轮前几级叶片等高温部件开展异常检测,早期可靠的检测异常对确保燃气轮机高效运行至关重要。随着机器学习的广泛应用,数据驱动的状态监测方法已经越来越流行。针对故障数据缺失场景下的的燃气轮机排气温度分布异常检测问题,使用深度自编码器(Deep Autoencoder,DAE)学习特征,并采用隔离森林(isolated Forset,iForset)学习特征数据的正常信息,从而实现异常检测。与其他单分类的异常检测方法对比,该方法具有最佳的检测性能指标,能实现有效灵敏的燃气轮机排气温度异常检测。 相似文献
158.
159.
基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
林安东 《上海海运学院学报》2000,21(3):95-101
介绍了基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型,并应用灰色预测法和三次指数平滑预测法两种单项预测法建立上海港集装箱吞吐量的组合预测模型,并运用此模型对2000~2001年上海港集装箱吞吐量进行了预测。 相似文献