排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
在传统的振动测量中,激光监测装置只能测量电机的单个参数.为实现对轴中心高为56 mm及以上电机的机械振动测量,建立了双通道独立测量系统.该系统可用于同时测量电机转轴的速度以及转轴产生的振动.该实验基于法布里-珀罗干涉、散斑干涉原理得到含有振动信号和速度信号的混合信号,将合成信号分解后,运用希尔伯特变换解调振动信号以及自... 相似文献
2.
针对金属工件表面小尺寸缺陷及受非均匀光照影响的图像缺陷难以分割的问题,提出了一种改进的U-net语义分割网络,实现金属工件表面缺陷图像的精确分割。首先,在U-net网络中融入CBAM(convolutional block attention module)模块来提升图像中缺陷目标的显著度;其次,采用深度超参数化卷积DO-Conv(depthwise over-parameterized convolutional)代替网络中部分传统卷积,增加网络可学习的参数数量;然后,采用Leaky Relu函数代替网络中部分Relu函数,提高模型对负区间的特征提取能力;最后,采用中值滤波及非均匀光照的补偿方法进行图像预处理,减弱非均匀光照对金属工件图像表面缺陷的影响。结果表明:改进后的网络平均交并比、准确率和Dice系数指标分别达到0.833 5、0.933 2、0.867 4,改进的网络显著提升了对金属工件表面缺陷图像的分割效果。 相似文献
3.
4.
采用聚合物辅助水热合成方法, 在强碱条件下加入PAA和PVA的混合液,实现了聚合物/锆酸钡复合中空纳米球的软化学一步合成, 而且球壳为有机-无机复合材料, 有望用于吸附分离、催化剂载体、轻质陶瓷和涂料等方面. 相似文献
5.
BaO-TiO2-ZnO-Nb2O5系统微波陶瓷的相转变机制与介电性能 总被引:1,自引:0,他引:1
对采用传统电子陶瓷工艺制备的BaO-TiO2-ZnO-Nb2O5(BTZN)微波介质陶瓷系统的相转变机制与介电性能进行了研究.XRD分析表明,系统的主晶相为Ba2Ti9O20、BaTi4O9.由Zn2 和Nb5 共同取代Ti4 ,作为施主受主杂质达到电价平衡,形成了BaTi4-xZnx/3Nb2x/3O9和Ba2Ti9-xZnx/3Nb2x/3O20固溶体,显著降低系统的烧结温度,获得优良的介电性能.同时,Nb5 能够抑制在空气气氛中烧结产生的Ti4 还原,防止Ti3 造成的介电性能恶化.BaO-TiO2- ZnO-Nb2O5系统在980℃已经开始大量生成Ba3Ti12Zn7O34相;自1050℃开始形成、并在1110℃大量生成Ba- Ti5O11相;BaTi5O11相的生成对于最终烧结过程中主晶相Ba2Ti9O20的形成起到很关键的作用.1110℃预烧、 1160℃烧结的该系统陶瓷材料的微波介电性能为:εr=37;Q=24 000(10 GHz);τf= 4.5×10-6/℃ 相似文献
6.
针对绝缘子因分布位置较远、背景复杂而导致传统方法无法精准并高效识别其故障的问题,提出一种基于集成卷积小波极限学习神经网络(ECWELNN:Ensemble Convolution Wavelet Extreme Learning Neural Network)的绝缘子故障检测方法.首先通过安装在无人机上的工业级摄像机采集现场的绝缘子图像数据并进行预处理;其次将卷积神经网络、自动编码器、极限学习机和小波函数的优势结合,构造集成卷积小波极限学习神经网络,并逐层堆叠建立多个深层神经网络;最后将绝缘子图像样本输入多个深层神经网络进行自动特征学习,将预测结果进行集成并输出最终的故障检测结果.通过实验对比验证了小波函数作为极限学习机网络模型中的激活函数在绝缘子识别领域中的优势.实验结果表明,该方法的平均故障检测准确率达到了98.49%,标准差仅0.20,相比其他方法在图像特征提取和故障检测准确率方面更具优势,适用于绝缘子故障的自动识别. 相似文献
1