简介：提出了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。

简介：对工业噪声污染日益增长的了解与比较严格的标准的出现使得噪声成了电机研究的重要课题。本项工作是对噪声源的识别与减轻噪声技术的目前水平述评，它向读者指出了过去对噪声识别与减轻技术所作的相关研究。本文也描述了现行标准与实践以及文献中的一些强化这些标准的建议，本文概述了噪声减轻的研究中所出现的一些未来方向。

简介：针对低信噪比下雷达信号难于识别的问题,提出了基于三维熵特征的雷达信号识别算法。通过提取不同雷达信号的香农熵、指数熵、奇异谱熵特征,利用神经网络分类器,达到对雷达信号进行识别的目的。仿真结果表明,基于三维熵特征的雷达信号识别算法具有较好的抗噪性能,即使在较低的信噪比下,仍具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现低信噪比对不同的雷达信号进行识别的目的。

简介：介绍了采用图像处理和模式识别的方法对一幅半导体芯片的图像进行焊盘的识别和定位。这一技术可以广泛应用于微电子行业中的芯片封装技术，它的核心是实现了对未封装的半导体芯片上的焊盘进行识别并定位的视觉机器。给出了用计算机对算法进行仿真后的实验结果。

简介：光刻机集光学机械、微电子、计算机、自动控制和精密测量等高新技术于一体,是集成电路制造的关键设备。为维持光刻机正常作业,以企业损失最小为优化目标,对于光刻机常见故障按照设备功能单元逐步缩小排查范围,提出合理的预防措施和故障修复方法。

简介：将分支前馈神经网络（BFNN）运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播（BP）网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。

简介：将Hilbert-Huang变换（HHT）算法和Prony算法相结合进行电力系统低频振荡模式识别。利用HHT算法对实测信号进行经验模态分解,使之分解成处于不同频率的固有模态函数（IMF）;然后根据Hilbert变换,分析IMF分量的频率和相位,提取出含主导低频振荡模式的IMF;利用Prony算法对含低频振荡模式的IMF进行分析,提取出低频振荡模态参数,准确识别低频振荡模态。通过算例分析,证明了该方法可提高模态识别的精确性,验证了提取低频振荡模态参数的有效性。

简介：提出了一种利用单片机实现的红外遥控技术，即用某种编码芯片组成的发射电路发射编码，而将经红外预接收电路预处理后的编码信号直接送入单片机中进行解码处理，并给出了硬件实施方案和编、解码的软件设计流程。

简介：根据珩磨车床加工工艺原理和控制要求,利用可编程控制PLC技术,设计了珩磨车床控制系统。阐述了系统PLC主控制器系统硬件组成和I/O端口设计、控制参数设置及运行控制方式。

简介：摄像机标定是三维计算机视觉系统的基本任务之一。介绍单摄像机的标定系统,讨论在未知场景和未知摄像机运动下的基本矩阵的摄像机定标方法和算法。实验表明,该算法是一个较好的单摄像机标定方法。

简介：在单片机教学中应用仿真软件可使教学更形象、更直观,为了提高教学效果,必须对教学过程、演示所用的程序、演示操作内容、学生课后仿真实验等方面进行策划设计.

简介：本文给出了作业工业高压感应电动机故障识别用诊断工具和技术的工况监测方法之概要。为确定电动机数据，保护和工况监测方法，维护原理和不同类型故障之间的关系。用统计方法登录和处理了共有6135机组运行年龄，483台电动机新的运行经验数据。为确定故障起动因子，促进因子和根本原因，而进一步分析了各种类型的故障。其结果与前一次调研结果-“1985年IEEE关于工商设施的大型电动机可靠性调研报告”作了比较，在本次调研中，电动机范围为100至1300kW，其中47%在100至500kW之间。

简介：TSC-51/98单片机实验开发系统是清华大学计算机工厂研制和开发的,它是单片机教学和科研的好助手,在全国得到了广泛的应用.但与其配套的实验指导书和配套实验软件有些地方出现错误,有些地方不够完善.笔者在实验时发现了几点,并提出了相应的对策.

简介：本文提出高等职教育遵循"在理论指导实践的过程中,以能力培养为本位,突出应用性原则"的观点,并从职业教育的特点入手从理论上论述了这种观点的正确性.进一步通过,课程的教学实践探讨了高职教育如课程改革的具体方法和步骤,总结出"光→像→稳→声;直→管→交→校框→极→路→点"十二字方针.训练学生观察,分析判断和处理实际问题的能力,进而开发学生的智能,培养学生的创新意识.

简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

简介：超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机（ELM）超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型（ARIMA）,进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值。仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性。

简介：提出一套有别于ISP(在线编程)的单片机程序在线更新和选择系统,适用于同类型不同产品的性能测试.根据与产品匹配的安装底座差异选择不同测试程序,利用一个89C51与上位机通信,获得数据烧入到AT49F001Flash存储器供另一89C51执行,可降低成本并提高测试的灵活性.

简介：介绍了单总线数字温暖传感器DS1820的结构及功能特点，给出DS1820在单片机温度测控时的电路图与软件设计程序。与传统测温元件相比，其与单片机配套测温的硬件电路简单，使用方便、灵活。

简介：结合税控收款机的实际应用,从信息安全的关键技术出发,提出了利用信息化和安全防伪技术,采用符合国家相关密码管理规定的安全防伪技术,确保实现经营数据的正确生成、可靠存储和安全传输的税控收款机安全性设计方案,以达到控制税源、堵塞漏洞、强化税收征管的目的.