针对专家系统在雷达伺服系统故障诊断中存在的不足,结合现代伺服设备的结构和故障特点,采用分层次分模块的故障诊断方式,构建了一种基于专家系统和神经网络融合的故障诊断模型,并给出了该模型的组成和功能表述,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立及神经网络模块结构 ...
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标签: 家 神经网络 故障诊断
上传时间: 2013-11-19
上传用户:行旅的喵
随着计算机技术的不断发展,使得现代教育教学思想发生了转变,在教学过程中对计算机的使用越来越多,计算机辅助教学系统也随之产生。对于考试而言,试题库自动组卷系统的产生使考试的发展适应了科学化、标准化的要求。试题库系统以计算机辅助教学平台为基础,逐步受到教育界的重视。在试题库系统的开发过程中,其主要功能之 ...
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标签: SOA 试题库 自动组卷系统
上传时间: 2013-10-15
上传用户:truth12
针对强化学习在连续状态连续动作空间中的维度灾难问题,利用BP神经网络算法作为值函数逼近策略,设计了自动驾驶仪。并引入动作池机制,有效避免飞行仿真中危险动作的发生。首先,建立了TD强化学习算法框架;然后根据经验将舵机动作合理分割为若干组,在不同的飞行状态时,调取不同组中的动作;其次,构建了BP神 ...
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标签: 化学 飞行 自动驾驶仪
上传时间: 2013-11-09
上传用户:刘江林1420
根据现今的交通系统中驾驶员不能获取塞车状况的实时信息的情况,设计出了基于ZigBee无线组网城市交通中的塞车状况的自动预警系统。本系统可以为某一时刻正在或将要出行车辆和出行人员提供实时的路况信息,从而自动分流出行车辆与人员,减轻了车辆过于拥挤的现状并极大地缓解了交通道路的压力。 ...
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标签: ZigBee 城市交通 自动预警系统
上传用户:wentianyou
针对弹药输送车载供弹系统故障的复杂性、多样性故障难以诊断的问题,提出了一种基于模糊神经网络弹药输送车载供弹系统故障诊断方法。该方法运用模糊神经网络理论基础和优点,通过对弹药输送车载供弹系统的故障分析,构建了弹药输送车载供弹系统故障诊断模型,并运用MATLAB语言编程进行仿真。仿真结果表明该方法不仅提高系统 ...
/dl/32969.html
标签: 模糊神经网络 故障诊断 车载
上传时间: 2013-11-23
上传用户:sclyutian
为了提高中小型制造企业的刀具管理水平,对刀具的自动识别与追踪技术进行了研究,最终确定Data Matrix二维码用于刀具的自动识别与追踪技术。实际应用表明,该技术优化了刀具资源管理过程,诸如减少刀具的加工准备时间等,加强了企业底层资源信息的采集与处理能力,降低了企业用刀成本,最终提高了企业生产率和综合竞争力。 ...
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标签: 刀具 自动识别 追踪
上传时间: 2013-12-20
上传用户:huaidan
由于近些年来智能电网的大力发展需求出现了各种自动抄表系统的应用方案,但各有不足之处未能真正在我国广泛采用。为了实现智能电网自动抄表系统的真正应用,设计了一种易于实现的、网络开销小并低功耗的无线网络,它采用ARM和MCU作为自动抄表系统的无线集中器硬件平台,并搭配Sub-GHz的射频收发模块,集中器与节点设备之间 ...
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标签: 自动抄表 低功耗 无线 网络设计
上传时间: 2013-10-17
上传用户:fqscfqj
在变流器故障诊断系统中,通过MATLAB对牵引变流器建立故障仿真模型,提取故障特征,对输入输出数据进行标幺化和模糊化的处理,并基于改进的动量BP神经网络算法,完成对变流器开关管开路的诊断,误差满足要求范围,结果表明:该算法收敛迅速,能避免陷入局部极值,而且准确率很高,是一种快速有效的方法。 ...
/dl/33597.html
标签: BP神经网络 牵引变流器 故障诊断
上传用户:familiarsmile
由非线性电力电子装置组成的电路发生故障时,故障特征信息不易提取和识别。对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法,先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息,然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入,由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障 ...
/dl/33705.html
标签: Elman 分 故障诊断
上传时间: 2013-11-11
上传用户:zjf3110
为了提高学生的数字电子技术综合实践能力,设计交通信号灯自动控制数字电子技术实验电路。选用D触发器和555定时器作为主要器件,利用组合逻辑电路、时序逻辑电路和555定时器等方面的数字电路理论,将扭环形计数器应用到十字路口交通信号灯自动控制电路中,并利用Multisim作为设计工具进行仿真。 ...
/dl/34002.html
标签: 扭环形计数器 交通信号灯 自动控制电路
上传时间: 2013-11-16
上传用户:ouyangmark
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