舌簧继电器性能参数智能化测量系统

探讨了舌簧继电器性能参数智能化测量的方法。针对测量的特殊要求，设计了多参数综合测量系统。为了最大程度地减少引线及测量夹具接触电阻的影响，采用了特殊的Ｒ／Ｖ转换电路和测量软件。对测量系统的误差进行了理论分析。实测结果表明，该系统适用于舌簧继电器多参数测量；在３００ｍΩ测量范围内，接点接触电阻的绝对误差和多次测量标准差均小于±１ｍΩ。

基于参数测量的网络可靠性分析系统实现

基于网络性能参数测量,设计并实现了一个网络可靠性分析系统。首先介绍系统的结构与详细设计。介绍了系统专用的控制测量协议CMP。基于SLoPS算法实现了对网络延迟、可用带宽的测量,并基于延迟对可靠性进行计算。最后进行了实验并给出了可靠性分析结果。

基于机器视觉的低频振动台参数测试方法研究

为保证低频振动台性能参数测量的准确性,降低参数测量的成本和复杂度,提出基于机器视觉的低频振动台参数测试方法。首先,将导轨等效为一个大半径的圆弧,分析特征标志在垂直方向上的位移变化,利用最小二乘法拟合弯曲状况,实现导轨弯曲度的测量。然后,通过运动序列图像感兴趣区域内的亚像素级边缘提取方法实现振动台运动位移的精确测量。最后,利用正弦逼近法拟合振动台的运动位移得到其拟合振幅,进而求解振动台的各项关键性能参数。此外,仅通过一套简单的视觉测量设备即可实现这些参数的高精度测量。与传统测量方法的对比实验结果表明,机器视觉法在添加三种不同负载的情况下得到的弯曲度与传统方法高度近似。对于其他性能参数的测量,机器视觉法在0.01~10Hz范围内也能获得可靠的测量精度与效率。

面向深度学习的混合式协作学习模式研究与实践

针对混合式协作学习存在的机械化混合、低阶化协作等问题,以深度学习为视域,提出了一种基于深度学习的混合式协作学习模式.首先根据该学习模式的定义与界定,提出了其教学流程与框架;然后结合雷达维修工程与性能参数测量课程,提出了教学运用中的关注要点.教学实践表明,应用该模式,学员适应岗位任职的实践技能及团队协作能力明显提升,课程建设质效显著.