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基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学
2021-04-13
一种基于自适应半软阈值小波变换的多路径误差提取方法
本发明提出了一种基于自适应半软阈值小波变换的多路径误差提取方法，应用于全球卫星导航系统中多路径误差的消除。首先利用卫星观测值得到双差伪距的残差值，作为待处理信号；利用小波变换对待处理信号进行多尺度分析，从中提取出待处理的多路径信号；然后使用FIR滤波器对待处理的多路径信号进行过滤，得到最终的多路径误差信号。其中，小波变换中的阈值函数采用自定义的半软阈值函数，并且采用自适应法搜索阈值点。本发明方法计算量小，计算速度快，可实施性强。还可根据不同实验环境自适应调节，以达到最好的抑制多路径误差的效果。
东南大学
2021-04-11
一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法
本发明涉及一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法，具体包括：利用传感器获取轴承振动信号，得到原始故障数据；对原始故障数据依次进行小波变换、加入高斯噪声、分块采样；并为采样后的数据生成类别标签和位置标签；基于混合注意力机制、残差结构、可学习卷积构建故障诊断模型；将采样后的故障数据划分为训练集和测试集，作为模型的输入数据进行训练，实时监控训练结果进行参数优化，同时将故障诊断结果可视化；在多种噪声条件下与现有模型进行对比实验，检验模型性能。本发明所提出方法解决了传统轴承故障诊断方法在多变噪声条件下故障识别率较低的问题。
南京工业大学
2021-01-12
杨波
先后在全国重点高校、北京市政府单位和国有金融投资企业担任管理职务，长期从事文化金融领域的孵化与创投工作，以及公益慈善领域资源整合与资本对接。现任中视泽宜投资创始人。
云上高博会
2022-03-24
李波
李波，中国国籍，山东理工大学副教授，男，汉族，1986年10月出生，吉林四平人，副教授，硕士生导师，2014年1月参加工作，山东理工大学交通与车辆工程学院副院长、山东省青年科技人才托举工程成员，主要研究方向为新能源汽车动力与传动 。
李波
2021-12-31
徐小力
汽车轻量化设计制造技术;高速重载节能电液伺服系统设计与控制技术
1. 机电系统测控与信息化，北京学者资助研究项目（科研类）；
2. 大型复杂起重装备制动器状态监测系统及软件功能测试，国家863课题任务；
3. 民族民间文化资源传承与开发利用技术集成与应用示范，国家重点研发计划重点专项项目课题任务；
4. 国产五轴联动数控机床柔性生产线及生产单元飞机结构件应用示范基地，国家重大科技专项课题任务；
5. X射线在线高精度测厚系统软件开发，横向课题。
主持完成国家科技重大专项、国家科学基金重大项目、国际合作研究等60余项重要科研项目，产学研合作研发了80余种光机电新产品。机电装备故障预警、测控系统研发与信息平台构建等研究成果经鉴定达到国际先进水平，成果服务于国计民生，广泛应用于制造业、信息产业、仪器仪表、能源利用、环境保护、交通运输、国防军工以及遗产保护等经济社会文化多个领域，取得显著经济及重要社会效益。主持完成的研究成果获得了国家科技进步奖二等奖1项，其他科技一等奖4项、二等奖8项等共计20余项科技奖项。国内外发表学术论著500篇（部），其中国际三大系统收录论文100余篇；获国内外知识产权90余项，其中授权发明专利30余项。
徐小力
2021-06-23
慕小倩
一、基本信息
慕小倩，女，1964年2月生，陕西吴堡县人，教授。1985年本科毕业于西北农学院植物保护专业，1988年硕士研究生毕业于西北农业大学植物学专业，获理学硕士学位，同年留校任教迄今。现兼任西北农林科技大学博览园植物馆馆长。
二、研究方向
植物保护与资源利用；杂草科学。
三、开设课程
先后承担 “植物学”、“杂草学”、 “植物显微技术”、“生物学综合大实习”等课程的教学任务
慕小倩
2021-12-31
小阔学堂
产品详细介绍
产品简介
小阔学堂是以直播实时互动、点播资源沉淀为特色的在线教学平台，面向K12体制内教师、学生、管理者提供全方位的教学、管理和运营服务，使课内教学与课外学习融为一体，通过大数据分析进行诊断，为学生制定个性化的课程和学习路径，实现因材施教。
主要功能
1. 直播课堂实时互动，体验超越线下；
2. 教学工具丰富，老师上课更方便；
3. 课程全程云端录制，可无限次回看；
4. 支持大数据分析，精准提分更高效；
应用场景
一台配有耳麦的家用电脑即可满足直播上课的需求，老师上课更自由。学生还可通过手机、PAD，或者电视投屏听课，随时随地想学就学。
阔地教育科技有限公司
2021-08-23
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产品详细介绍
南宁市成青草工艺品有限公司
2021-08-23
红木小木琴
南京宇迪教学设备有限公司
2021-08-23