100個現(xiàn)貨庫存可當天發(fā)貨巴魯夫接近開關(guān)BES M08MI-PSC20B-BP10基于自動選層堆疊自編碼器特征提取的錨桿錨固缺陷識別算法,。該算法首先利用Adam優(yōu)化算法對重構(gòu)誤差進行優(yōu)化,自動確定堆疊編碼器網(wǎng)絡(luò)深度及參數(shù),從而有效提高提取特征對缺陷的敏感度;然后利用Softmax多分類器對提取的特征信號進行錨桿錨固缺陷識別;后通過數(shù)值模擬和物理模擬兩種方法對所提算法進行了驗證,。物聯(lián)網(wǎng)中通常采用單向鑒權(quán)方式,即側(cè)重于中心節(jié)點鑒別物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的身份真?zhèn)?存在一定的安全漏洞。為了解決該問題,提出一種適用于物聯(lián)網(wǎng)場景的基于射頻指紋技術(shù)的身份識別方法,使得物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能有效識別其中心節(jié)點身份的真?zhèn)?。具體的,通過利用射頻鏈路雙向通信中存在的互易規(guī)律,設(shè)計基于自動編碼器的射頻指紋轉(zhuǎn)換器,將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所需完成的學習任務遷移到中心節(jié)點完成,以減小物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備側(cè)的能量消耗,。典型分類任務中,分類精度與通過深度學習方法提取的特征密切相關(guān)。自動編碼器是一種特殊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用于降維和特征提取,。本文所提方法基于傳統(tǒng)的自動編碼器,將不同類別樣本之間的"距離"信息納入其中,。該模型被稱為半監(jiān)督距離自動編碼器。首先以無監(jiān)督方式對每一層進行預訓練,。在隨后的監(jiān)督訓練中,將優(yōu)化的參數(shù)設(shè)置為初始值,。為獲得更好性能,使用堆疊式模型代替具有單一隱含層的傳統(tǒng)自動編碼器結(jié)構(gòu),。開展一系列實驗測試不同模型在幾個數(shù)據(jù)集上的性能,包括MNIST數(shù)據(jù)集、街景門牌號碼（SVHN）數(shù)據(jù)集,、德國交通標志識別基準.

100個現(xiàn)貨庫存可當天發(fā)貨巴魯夫接近開關(guān)BES M08MI-PSC20B-BP10前行星齒輪箱的故障檢測主要依靠振動信號分析,，然而低轉(zhuǎn)速工況導致的沖擊微弱以及故障沖擊難以分離等問題，使得行星齒輪箱故障沖擊難以發(fā)掘,。針對上述瓶頸,，本文提出一種基于編碼器信號的低轉(zhuǎn)速行星齒輪箱故障診斷方法。該方法首先通過內(nèi)置編碼器獲取故障信息,，避免了冗長的振動傳遞路徑帶來的不利影響,。在此基礎(chǔ)上，建立稀疏低秩分解模型,，引入快速主成分追蹤算法(Fast Principal Component Pursuit, FPCP)進行求解,，實現(xiàn)了低轉(zhuǎn)速下行星齒輪箱故障沖擊的提取。行星齒輪箱故障實驗結(jié)果表明,，該方法不僅能獲取輸入軸轉(zhuǎn)速為30 r/min下的故障信息,，而且有效地實現(xiàn)了故障沖擊的分離。因此,，研究工作可為低轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷提供有效的工具,。 

BES M08MI-PSC20B-BV03
BES M08MI-PSC20B-BV05
BES M08MI-PSC20B-BV10
BES M08MI-PSC20B-S49G
BES M08MI-PSC40B-BP00,2-GS04
BES M08MI-PSC40B-BP00,3-GS49
BES M08MI-PSC40B-BP00,5-GS04
BES M08MI-PSC40B-S49G
BES M12EA-NSC40B-EP01
BES M12EA-NSC60F-EP00,3-GS04
BES M12EA-POC40B-EP00,3-GS04
BES M12EA-POC60F-EP00,3-GS04
BES M12EA-PSC40B-EP00,3-GS04
BES M12EA-PSC40B-EP01
BES M12EA-PSC60F-EP00,3-GS04
BES M12EE-POC40B-S04G-L01
BES M12EE-PSC40B-S04G
BES M12EE-PSC40B-S04G-L01
BES M12EE1-PSY20B-S04G-L01
BES M12EE1-PSY40F-S04G-L01
BES M12EF1-NSC10F-S04G-S
BES M12EF1-PSC10F-S04G-S
BES M12EG-PSC70F-S04G
BES M12EG-PSC80F-BP03
BES M12EG-PSC80F-BP10