低溫液位傳感器校準(zhǔn)裝置1037302編碼器DFS60E-BDAM01024電站水輪機葉片坑內(nèi)修焊機器人測控過程中的定位問題,設(shè)計了一種移動機器人沿復(fù)雜空間曲面運行時的定位算法,。該算法以二維平面中的測程法為基礎(chǔ),利用機器人車體驅(qū)動輪編碼器的測量信息和三維葉片曲面的離散點空間坐標(biāo)信息,通過等時采樣、瞬時平面近似及空間坐標(biāo)變換等,計算任意采樣時刻機器人在葉片表面的位置及姿態(tài),實現(xiàn)機器人的空間定位,。以水輪機葉片典型形貌的圓柱面為例,進行了機器人不同運航的氣動手術(shù)機器人控制系統(tǒng)設(shè)計,。方法構(gòu)建以氣壓和超聲波電機相結(jié)合的機器人驅(qū)動系統(tǒng)和基于PID控制的氣缸位置控制回路。通過系統(tǒng)辨識,建立氣動伺服系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,進行PID參數(shù)整定和系統(tǒng)特性的仿真研究,利用尼奎斯特判據(jù)完成穩(wěn)定性分析,并對機器人的針刺精度和核磁兼容性進行實驗驗證,。結(jié)果模擬仿真結(jié)果顯示系統(tǒng)大穩(wěn)態(tài)誤差約為0.4 mm,大跟蹤誤差小于2mm,表明PID控制系統(tǒng)具有較高的控制精度及軌跡跟蹤能力,。針刺精度實驗結(jié)果顯示,機器人的針刺誤差為0.72 mm。水模實驗結(jié)果顯示,核磁圖像清晰,表明機器人對核磁成像的影響較小,。結(jié)論模擬仿真,、針旋斷層放療系統(tǒng)的動態(tài)鎢門技術(shù)進行驗收測試,評估其射野半影及治療實施的準(zhǔn)確性,。方法 升級內(nèi)容主要包括升級鎢門的驅(qū)動系統(tǒng)和更新射野模型。升級鎢門的驅(qū)動系統(tǒng)后行機械對準(zhǔn)性測試,。調(diào)試加速器輸出,使其與新的射野模型吻合,。分別用固定鎢門和動態(tài)鎢門技術(shù)設(shè)計螺旋斷層調(diào)強計劃,評估不同照射技術(shù)的射野半影。劑量驗證分別用A1SL電離室和ArcCheck探測器矩陣測量點劑量和面劑量,并采用γ分析與計算結(jié)果進行比對,。結(jié)果 系統(tǒng)的機械對準(zhǔn)符合驗收標(biāo)準(zhǔn),。不同射野寬度的百分深度劑量和離軸比與新的射野模型基本一致。IECy軸向?qū)ΨQ野和非對稱野的射野寬度與參考值的偏差均<0.3%,。采用動態(tài)通過滑動窗口對時間序列樣本進行分段,按照分段位置形成若干時間序列分段樣本集,由正常時間序列上不同位置的分段樣本集訓(xùn)練各個分段的自編碼器;然后,利用自編碼器得到每個分段時間序列樣本的低維特征表示,通過對低維特征表示向量集的K-means聚類處理,實現(xiàn)時間序列樣本集的符號化;后,由正常時間序列的符號序列集生成HMM,根據(jù)待測樣本在已建HMM上的輸出概率值進行異常檢測,。在多個公共基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示,確可靠的渦輪分子泵故障診斷,提出了一種基于多樣性特征和多源信息的分子泵故障診斷方法。在分子泵實驗臺上采集到分子泵不同故障下多個測點的振動信號,經(jīng)過預(yù)處理后隨機分為訓(xùn)練集和測試集,。首先通過改變激活函數(shù)形成多個去噪自編碼器,之后利用生成的深度自編碼器對數(shù)據(jù)集進行多樣性特征提取,后將提取到的特征用于訓(xùn)練支持向量機無人機毫米波基站多波束覆蓋區(qū)域內(nèi)通信容量的同時,降低硬件成本和系統(tǒng)復(fù)雜度,本文提出采用一種基于混合波束成形結(jié)構(gòu)的波束優(yōu)化設(shè)計方法,。該方法首先從多波束混合成形系統(tǒng)結(jié)構(gòu)入手,而后基于多波束總體頻譜效率題分別對數(shù)字預(yù)編碼器和射頻移相預(yù)編碼器進行設(shè)計,達到降低系統(tǒng)射頻鏈數(shù)目的目標(biāo)。仿真試驗表明,該波束設(shè)計方法可以在獲得較好波束增益的同時降低系統(tǒng)復(fù)雜度,從而提高無人機目標(biāo)覆蓋區(qū)域內(nèi)用戶的通信質(zhì)量,。 

低溫液位傳感器校準(zhǔn)裝置1037302編碼器DFS60E-BDAM01024關(guān)節(jié)坐標(biāo)表示的骨骼運動數(shù)據(jù)重定向網(wǎng)絡(luò)缺乏通用性的問題,提出一種能夠?qū)崿F(xiàn)源骨骼到多種骨骼運動重定向的通用雙向循環(huán)自編碼器.該自編碼器由基于關(guān)節(jié)坐標(biāo)表示的運動數(shù)據(jù)以重建誤差為損失函數(shù)訓(xùn)練得到.在完成訓(xùn)練后,首先用自編碼器計算源運動數(shù)據(jù)對應(yīng)的隱變量和重建運動,然后對重建運動施加骨骼長度約束,、足跡約束、根關(guān)節(jié)位置約束以及骨骼角度約束,并將損失反向傳播至隱變量空間中優(yōu)化隱變量,通過多次迭代得到重定向后運動.在CMU運動數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明,提出的自編碼器及4種約束能夠?qū)崿F(xiàn)基于關(guān)節(jié)坐標(biāo)表示的運動數(shù)據(jù)的重定向,并且得到的重定向運動在骨骼長度誤差,、骨骼角度誤差,、末端效應(yīng)器軌跡以及平滑性上具有更好的效果. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像修復(fù)技術(shù)在刑事偵破、文物保護及影視*等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用.但現(xiàn)有方法存在著圖像修復(fù)結(jié)果不夠清晰以及結(jié)果多樣化不足等缺點,為此,提出了一種基于變分自編碼器的人臉圖像修復(fù)方法.首先設(shè)計了一種變分自編碼器的變種網(wǎng)絡(luò),通過引入生成對抗網(wǎng)絡(luò)解決修復(fù)人臉圖像不清晰的問題,同時對變分自編碼器中的隱變量進行約束,使得其中各個維度相互獨立,實現(xiàn)特征解耦操作;后通過動態(tài)規(guī)劃獲得邊界,利用泊松圖像編輯得到無縫融合的結(jié)果.在CelebA數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明.