基于有源噪声控制系统的电声器件故障诊断技术研究

有源噪声控制系统是一种先进的噪声管理技术,其通过产生与入侵噪声相位相反的声波中和噪声,从而达到降噪效果。深入探讨基于有源噪声控制系统的电声器件故障诊断技术,详细介绍电声器件故障诊断技术的应用,包括整体设计方案、基于阻抗特性和信号均方根误差法的故障诊断系统设计,以及基于STM32的次级声源和误差传声器故障诊断系统的实现,确保系统的高效运行和长期稳定性。

1+X证书制度下工业互联网实践教学平台建设与课证融通实践

工业互联网实施与运维实训平台模拟汽车流水线的装配作为工业场景,设计的实训项目融合信息通信技术与生产控制技术,既涵盖工业机器人、传感器、工业网关、可编程逻辑控制器等多种工业控制技术,也包含网络部署、边缘计算和云平台算法建模等内容。依托该平台开展的课证融通教学实践表明,学生的综合实践能力得到有效的提升。

基于深度学习的电力负荷多因素短期预测模型设计与应用

文章分析了时间序列数据和空间相关性数据的处理方法,选择SAE-NN作为核心模型,结合其深度特征提取和预测能力,设计综合预测框架。基于历史负荷数据、气象因素和日期类型等多维信息,准确捕捉负荷变化的复杂规律。实验以某城市电网进行验证,结果表明,SAE-NN模型在均方误差(mean-square error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute deviation,MAE)和决定系数(R2)等评估指标上均优于传统模型,证明了其在电力负荷短期预测中的有效性和优越性。