AI辅助下动态声纹分析策略在电池组异常识别中的应用

本文综述了人工智能(AI)辅助下的动态声纹分析策略在电池组异常识别中的应用创新情况。首先概述了声纹识别理论的基础,随后详细介绍了AI的理论框架,包括机器学习、深度学习等关键技术,以及这些技术如何在复杂数据处理、模式识别等方面展现出强大的能力。重点探讨了基于AI和声纹技术的电池组异常检测策略。通过集成高精度的声音采集设备、先进的信号处理技术以及优化的AI算法,该策略能够实时监测电池组运行过程中的声音变化,并利用动态声纹分析技术提取出关键的声音特征,进行异常模式的识别与分类。新技术不仅提高了异常识别的准确性和实时性,还能够有效应对电池组运行过程中可能出现的复杂多变的异常情况。

双目视觉拍摄角度对管长测量精度的影响研究

管件长度的测量是管件加工和检测的一项重要过程,传统的接触式测量方法,存在效率低,精度差,成本高等问题;非接触式测量作为一种智能、实时的测量方式具有精度高、成本低、测量速度快等优点,其中双目视觉测量是中小型零件测量常用的方式。但对大型零件的测量还存在一些问题,比如,船舶管件尺寸普遍较大,采集数据难度较大,影响测量精度。经实验发现,其测量精度对拍摄角度较敏感,主要原因在于拍摄角度影响着管件内壁产生噪点的数目,进而影响圆心位置拟合精度和尺寸测量精度。本研究针对此问题,开展了测量精度与拍摄角度关系的研究,发现同一半径下,当相机光轴与管件轴线方向一致时,内壁反射产生的噪点较少,拟合圆心位置较准确,测量结果精度较高;不同半径时,半径越大对拍摄角度越敏感。并将实验测量结果与三坐标测量结果对比,发现在当拍摄角度在[87°,93°]时,测量精度最高,测量精度可达到(±0.230)mm,较之传统皮尺测量,精度提升了77%。

基于单片机的汽车巡航控制系统的建模与仿真

文章使用AT89C52单片机作为核心部件设计汽车巡航控制系统,模拟汽车定速巡航。通过PID控制,使汽车发动机转速得到调节,使汽车车速控制在巡航模式设定的车速上,缓解驾驶员驾驶汽车的疲劳,减少误操作引起的交通事故,提高汽车乘坐舒适性和燃油经济性。