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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对介电弹性体驱动器非线性动态特性难以准确捕捉的问题，提出了一种介电弹性体驱动器参数辨识方法。首先，基于瞬态提取变换 （transient‑extracting transform，简称TET） 的时频变换方法，利用扫频激励获得驱动器响应信号；其次，通过分离提取其中谐波分量与基频分量，分别计算不同分量的传递函数，从而获得介电弹性体驱动器的传递函数；最后，与实验数据进行了对比。结果表明，基频传递函数的拟合准确度为92.11%，二次谐波传递函数的拟合准确度为90.35 ...
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Gaoya dianqi, 2012 介质响应法能够有效地无损诊断油纸绝缘结构的老化状态。油纸绝缘结构的介质响应电路模型的参数辨识是介质响应法评估老化状态的关键。笔者根据介质响应的极化过程的特点,提出利用去极化电流辨识油纸绝缘结构的扩展徳拜模型,并通过分析去极化电流的形成和扩展徳拜模型的特点,将多指数拟合问题转化成单指数拟合问题,同时将模型中RC支路的时间常数转换成直线的斜率来求解。最后,笔者基于1台110 kV变压器的实测去极化电流曲线,用文中的方法辨识出其扩展徳拜模型,并在MATLAB中仿真了所得扩展徳拜模型的去极化电流曲线 ...
王骞, 臧春艳, 张明丽
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, 2013 以提高玻璃基板搬运机器人的绝对定位精度为研究目标，在对机器人的定位误差来源进行详细分析的基础上，确定将机器人的零位参数、运动学参数和柔性参数的辨识和补偿作为提高机器人精度的主要途径。基于机器人参数辨识的研究现状，重点从零位参数辨识方法、柔性参数误差模型与运动学误差模型的耦合关系、柔性参数辨识方法、柔性变形对运动学参数辨识效果的影响以及机器人定位误差综合补偿等方面开展研究工作。首先，结合辨识法和几何法的优点提出了一种基于双轴倾角传感器的新零位标定方法 ...
冯亚磊
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, 2019 【目的】研究从科技大数据中提取结构化知识、构建学术知识网络的模型与方法, 支持智能知识服务产品的研发提升精准知识发现能力。【方法】提出科技大数据知识图谱的构建模型和技术架构, 在汇聚和融合科技大数据知识资源的基础上, 以大数据平台分布式存储和高性能计算为支撑环境, 详细设计和实现科研实体知识抽取、实体对齐和关系发现、知识融合与语义丰富化、语义化存储、质量管理等知识图谱构建技术。【结果】构建3亿实体和11亿关系的科技大数据知识图谱, 有效支撑科技大数据知识发现平台和“慧科研&rdquo ...
常志军 +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对强背景噪声下轴承故障难以有效辨识的问题，提出了一种改进的参数自适应变分模态提取（variational mode extraction， 简称VME）方法。VME提取轴承故障特征的能力与其初始参数密切相关。为提升VME关键参数设定的自适应性与准确性，首先，在VME收敛趋势图的基础上提出了中值负熵指标，用于筛选故障敏感分量，以确定最佳初始中心频率（initial center frequency， 简称ICF）；其次，以中值负熵为基础构建目标函数，指引算术优化算法（arithmetic ...
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对密集模态情况下难以有效识别结构阻尼比的问题，提出了一种基于特征系统实现算法（eigensystem realization algorithm，简称ERA）和Gabor最优分解的结构阻尼比识别方法。首先，采用结构自由振动响应，利用特征系统实现算法对结构频率进行识别，得到结构各阶频率的最小差异，并根据Gabor分解的时频分辨率确定Gabor分解的参数取值范围；其次，根据Gabor分解幅值曲线的线性拟合残差标准值，提出基于残差标准值最小化的Gabor形状参数确定原则 ...
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四川大学学报. 自然科学版, 2012 本文主要研究了一个带有未知参数的改进半导体激光器的自适应同步和反同步.基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了新颖简单的自适应同步与反同步的控制器,并给出了控制器的解析式和未知参数的辨识规则.选用带有未知参数的类Lorenz的T系统作为响应系统,实现了该系统与改进的半导体激光器的自适应同步和反同步.数值仿真验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性.
刘晓君 +3 more
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, 2012 仪器化压入是一种微区、微损的测试技术,制样和操作简便快捷,已成为测定微/纳米尺度力学参数的通用方法。常用的压头可分为锥形(三棱锥和四棱锥)和球形两类。锥形压头识别塑性参数时,由于自相似性,必须使用不同锥角的压头多次测试,过程复杂;球形压头识别弹性模量的Oliver-Pharr方法以接触面积和卸载刚度作为分析参量,精度有限。本课题组姜鹏和张泰华等人发展的塑性参数识别方法(简称加载功方法)基于加载功方程和Meyer关系,实现一次加载识别塑性参数(屈服应力和硬化指数),测试简便 ...
张泰华, 于畅
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan现有基于神经网络识别工业机器人的负载识别方法易出现过度学习问题，且识别精度依赖于样本数量。为解决这一问题，提出了一种小样本条件下融合机器人动力学模型和神经网络的负载辨识方法。首先，提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network，简称CNN）的负载辨识方法，并分析了预测模型参数和不同神经网络的影响；其次，建立了多自由度工业机器人的经典动力学模型，并分析了动力学模型辨识的负载；最后，从动力学模型的计算结果中提取速度和位移等确定性信息作为初始锚定值 ...
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Gaoya dianqi, 2016 针对变压器差动保护装置易受励磁涌流误动作问题,提出了基于EMD-SVD-KELM与参数优选的励磁涌流辨识方法。首先,以经验模态分解（EMD）和奇异值分解（SVD）为工具,对励磁涌流和故障电流信号进行预处理,提取出识别特征量,并作为后续核函数极限学习机（KELM）学习输入量;然后,因学习机性能受参数C和γ影响较大,以均分训练样本所得多个模型的平均准确率作为适应度评价函数,为KELM参数优选提供评价标准。通过EMTDC仿真计算生成训练样本和测试样本,利用多种优化算法对KELM进行训练和测试。最终 ...
施恂山 +5 more
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