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基于Hammerstein模型的非线性系统参数辨识算法研究_李蓓蕾

为了提高非线性系统参数的辨识精度,以典型的非线性系统Hammerstein模型为例,结合莱维飞行（Levy）算法对标准粒子群优化（PSO）算法进行改进。首先回顾了对于非线性系统辨识算法的发展及存在问题；其次介绍以Levy算法结合PSO算法对非线性系统辨识的整体流程；然后将改进后的算法应用于两个Hammerstein模型中,对模型参数进行辨识,完成对剔除算法的验证；最后对Levy-PSO算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向。通过对基本粒子群和改进的粒子群算法进行仿真对比分析,实验结果表明改进的算法能显著提高辨识速度,有效改善基本粒子群算法的过早收敛问题,并且提高了辨识精度。

  • 2021-04-21
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yundee工业互联网白皮书

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  • 2025-09-15
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压缩机组400题（二）

1.引起汽缸变形的原因有哪些？ 答：引起汽缸变形的原因主要有 1）汽缸温度长期超过材料的允许温度：如真空太低，低压缸温度超标； 2）汽缸隔板与汽缸内壁的径向间隙过小，隔板热膨胀时顶住汽缸； 3）汽缸外部的保温层不好，使汽缸温差过大； 4）滑销系统卡死，汽缸不能自由膨胀；

  • 2025-03-08
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现代供应链中面向智能电表质量的大数据分析技术研究_陈广

现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性；分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。

  • 2021-06-21
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基于大模型和Web3.0的工业元宇宙智能制造平台

工业元宇宙是新一代数字技术的重要组成部分，被视为实现工业生产数字化转型和智能化提升的关键途径，通过构建基于大模型和 Web3.0 的工业元宇宙智能制造平台，可以实现对工业生产的全流程、全方位、全维度的数字化管理，提高工业生产的效率、质量、安全和可持续性，增强我国工业领域的国际竞争力和影响力。

  • 2025-08-12
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IEEETIM多尺度深度注意Q网络：一种用于齿轮箱不平衡故障诊断的深度强化学习新方法

确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而，实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络（CNNs）的智能故障诊断（IFD）已经显示出有希望的结果，但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中，从深度强化学习（DRL）的角度提出了一种新的方法，称为多尺度深度注意力Q网络（MDAQN），用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程（ICMDP），作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外，设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络（DQN）算法的代理结构，从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互，对诊断模型进行训练，从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明，MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力，与多种现有方法相比，准确率超过99.0%。Index Terms—注意力，深度强化学习（DRL），变速箱，不平衡故障诊断，多尺度学习

  • 2024-12-23
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混沌鲸鱼优化算法及其在有限元模型修正中的应用_赵宇

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射；最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.

  • 2021-04-20
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2.1-如何通过Serverless提高Java微服务治理效率

Serverless 提供了成本更优、效率更高的一站式应用托管方案。零门槛、零改造、零容器基础即享Serverless+k8s+微服务带来的技术红利。 ？ 建立强大应用监控和诊断能力 ？ 对服务质量差的节点具备离群摘除能力 ？ 对已经不工作的实例通过配置健康检查能够做到实例重启恢复业务 ？ 提供了精准容量+限流降级+极致弹性模型

  • 2021-05-06
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