基于注意力机制的稀疏化剪枝方法

为在资源受限设备中部署先进神经网络模型,提出一种基于通道和空间注意力机制的网络稀疏化剪枝训练方法,将剪枝训练过程转化为约束优化问题。将通道和空间注意力融入稀疏化剪枝训练过程,利用连续空间损失变化情况评估不同网络层重要程度,通过稀疏化训练与动态计算及更新掩码矩阵和权重矩阵完成剪枝操作。方法实验基于CIFAR10、CIFAR100数据集上进行,实验结果表明,该方法在较为复杂数据集CIFAR100上剪枝率为90%、95%、98%时,分类准确率可达到69.91%、67.15%、60.18%,与同类方法相比,在不同数据集和剪枝率的条件下仍具有较高的分类精度。

基于傅里叶算法的衰减直流分量消除的研究

针对消除衰减直流分量算法中,存在用时长和误差大的缺陷,提出一种在假定输入信号只含有基频分量、衰减直流分量和各整次谐波分量的情况下,对全波傅里叶算法进行改进。其基本原理是对衰减直流分量的正弦、余弦分量的系数进行补偿,消除衰减直流分量对全波傅里叶算法的影响。并用Matlab对算法进行仿真,从仿真结果可以看出,在不考虑非整次谐波分量的影响时,改进算法效果十分理想。

基于波波夫超稳定性在永磁同步电机控制系统中的应用

针对永磁同步电机无速度传感器控制系统进行设计,选择定子电流为状态变量,利用波波夫超稳定性(Popov)理论确定转子转速、转子电阻和控制绕组电阻的自适应律,然后将由观测器得到的定子电流直接用于永磁同步电机控制中。根据模型参考自适应(MRAS)的稳定性原理,得到估计速度的自适应规律,而超稳定性保证了永磁同步电机控制系统和速度的渐进收敛性。理论分析表明,所探究的方法保证了速度辨识算法的全局渐进稳定性,经过MATLAB/Simulink环境下的仿真,证明了这种方法的有效性。

一种新型的电子束焊机用直流高压电源装置

介绍了一种半桥逆变式电子束焊机高压电源的工作原理和控制电路。根据 PL C的控制技术及电子束焊机用高压电源的特点 ,提出一种以 IGBT元件作为逆变器件来实现高压电源的高效小型化。采用 PL C控制技术实现电源的软启动功能 ,自动调节电路采用 A/ D和 D/ A转换技术 ,提高了电源的可靠性。经过试验 ,电源的各项性能指标都达到了预期的设计目标 。

电子束焊机中的高电压技术问题

介绍了电子束焊机中的具体高电压技术问题。结合国内外电子束焊机的发展概况，讨论了高电压技术在电子束焊机应用的最新进展及需要研究的课题。

基于定子磁链观测器的异步电机控制系统中的优化研究

定子磁链观测是实现高能电机控制系统中非常重要的环节,目前主要采用u-i模型来计算磁链,在低速时受定子电阻压降的影响磁链的观测精度不高,严重时会导致控制系统失灵,论文阐述一种优化后的定子磁链观测器在异步电机控制系统中的应用,以异步电机作为出发点,以直接转矩技术为核心,使整个控制系统结构更为简单,转矩响应更为迅速,控制性能更优。并在MATLAB7.6/Simulink环境下实现控制系统的仿真,仿真结果表明此方案对定子磁链的观测效果优于传统的观测方法。

电子束焊机用逆变型高压电源的设计

介绍了电子束焊机用逆变型高压电源的工作原理 ,分析了控制电路的工作过程 ,根据电子束焊机用高压电源的特点 ,提出用PLC控制技术实现电源的软起动功能 ,并设置了保护电路。试验表明

一种高稳定度70kV直流高压电源装置

介绍了 70 k V高性能高压电源的设计原理。结合电源的电路结构特点及电源的技术要求 ,提出了提高电源性能的技术措施。试验结果及设备运行结果表明

基于滑模变结构及模糊控制的异步电机调速系统的研究

针对异步电机传统的直接转矩控制系统转矩脉动大,因电机参数变化和负载波动等因素使调速性能变差的问题,提出了用滑模变结构速度调节器代替传统的PI调节器,并利用模糊控制方法改进逆变器矢量电压选择表,以达到更好调速的目的。在MATLAB/Simulink中建立了系统的仿真模型。仿真结果说明该系统能够提高转速的响应速度,减小转矩脉动,同时还具有较好的动静态稳定性和鲁棒性。

多传感器信息融合技术在变压器故障诊断中的应用

本文中作者通过采集变压器运行时的状态参数,运用并行的两个BP神经网络对变压器进行局部诊断,再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合,实现了对变压器故障的准确诊断。

PLC在电子束焊机中的应用

介绍了电子束焊机的组成及工作原理 ,对电子束焊机的控制原理和作用进行了分析 ,提出用三菱公司的FX系列可编程逻辑控制器对电子束焊机进行逻辑控制。结合电子束焊机对控制系统的要求及焊接工艺的需要 ,分别对控制软件的作用和软件构成进行了详细说明。设备经过运行表明 :控制系统的硬、软件功能完善 ,工作可靠。

基于生成对抗网络的V形焊缝图像修复算法

V形焊缝在激光视觉焊缝跟踪系统中,由于焊接过程中焊接工件附近的恶劣拍摄环境导致跟踪定位失效,为了减少图像修复网络训练过程中的模型偏移问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的图像修复算法。将神经网络与空间变换网络(STN)模块相结合,在图像合成修复过程中提高了原有焊接图像中特征信息的不变性,解决了模型在训练过程中的偏移问题。获得的焊缝修复图像在平均梯度上相较于GAN方法可提升60%以上,提高了视觉焊缝跟踪系统的抗干扰能力,平均跟踪误差可达到0.2 mm以内。

信息融合技术在异步电机故障诊断中的应用

将信息融合技术引入到异步电机的故障诊断中。通过小波分析振动传感器和电流传感器的状态信号,提取故障特征参数,把特征参数作为BP神经网络的输入,运用并行的两个BP神经网络对异步电机进行诊断,再用DS证据理论对诊断的结果进行全局融合,实现对异步电机一种或同时多种故障的准确诊断。通过实验表明诊断结果的可信度显著提高,不确定性明显减少,充分显示了该方法是有效的。

数据包聚合算法提高云计算环境下的网络I/O虚拟化

通过介绍云计算现有环境下网络I/O虚拟化的架构模式,提出一种新的聚合方式来提高云计算环境下网络I/O虚拟化的效率。首先通过分析云计算环境下现有网络I/O虚拟化的过程,进行云环境下的联网性能评估,并在软件和硬件两方面,得出其网络I/O虚拟化的瓶颈。然后,通过提出基于I/O虚拟化的数据包聚合算法,进而大幅度提升云计算环境下网络I/O虚拟化的资源利用率,CPU利用率和内存利用率。最后通过包聚合标注工具,以矩阵的形式,证明该方法的效率。

基于MRAS技术在永磁同步电机控制中的应用

论文对基于无传感器MRAS技术在永磁同步电机控制系统中的应用进行阐述。以永磁同步电机的数学模型作为出发点,电机的转速为可调参数,通过电机的电流模型建立参考模型与可调模型。通过两个模型输出量的差值设计合适的自适应律来实时调节可调模型的待估参数,达到可调模型跟踪参考模型的目的。并根据超稳定性理论来保证系统和速度的渐进收敛性。在MATLAB/Simulink环境下实现基于MRAS技术永磁同步电机直接转矩控制系统的仿真。仿真结果表明,能够准确估计转子的速度和位置,系统具有较好的鲁棒性。

一种新型的直流污秽试验电源

提出了一种新型的100KV中频直流污秽试验电源，并论述了它的工作原理及特点．根据模拟试验和实际试验结果的分析．得出了它的外输出特性．

基于加权区域特征的快速步态识别

为提高步态识别率根据不同肢体部位对识别贡献程度的不同,提出一种基于加权区域面积特征的步态识别新算法,将人体轮廓侧影划分为多个可变区域,分别提取每个区域的面积作为步态特征,计算特征向量各元素的贡献度,然后对特征向量进行加权处理,并改进最近邻分类器进行分类,最后在UCSD和CASIA步态数据库上进行充足的实验,实验结果表明了该方法具有较高的识别率。

变频器在双金属锯带生产线的应用

介绍了双金属锯带生产线调速系统的要求。结合双金属锯带生产线的生产工艺特点，提出用三菱变频器和 Ｐ Ｉ调节器组成的闭环变频调速系统来控制生产线的生产工艺，并对调速系统的工作原理进行了详细说明，实测结果证明，本调速系统较好地满足了生产线的工艺要求。

电子束焊机用的一种阴极加热电源

提出了一种新型的电子束焊机用阴极加热电源。本电源采用推挽逆变电路来实现功率转换 ,效率高、体积小。控制电路采用专用脉宽调制集成控制芯片 ,电路结构简单 ,便于调试和维修。电源还设置了软启动及过流保护电路 。

基于下肢动静态特征融合的步态识别

针对目前步态识别研究中基于单一特征算法识别率低,多特征融合算法又过于复杂的问题,提出一种简单有效的步态识别算法。提取下肢肢体角度为动态特征,肢体长度为静态特征,另外引入动静态兼顾的可变区域面积特征,最后融合得到联合特征向量并引入一种最近邻模糊分类器进行分类。在CASIA步态数据库上进行大量的实验。实验结果表明,在降低融合算法计算复杂度的同时,识别率相对于单个特征有了很大提高。