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2021-12-04 23:41:45    博客笔记    916    当前专栏:动作识别    分类:边缘感知    本站官网:www.52phm.cn   

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[推荐] 二值传感器动作识别

2021-12-04 23:16:54    博客笔记    513    分类:边缘感知    专栏:动作识别   


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2021-12-04 23:19:10    博客笔记    528    分类:边缘感知    专栏:动作识别   


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2021-12-04 23:21:00    博客笔记    695    分类:边缘感知    专栏:动作识别   



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OPPORTUNITY动作识别数据集

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2021-12-04 23:22:36    博客笔记    586    分类:边缘感知    专栏:动作识别   


机器人沿墙导航

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2021-12-04 23:46:49    博客笔记    898    分类:边缘感知    专栏:工业机器人   


机器人执行故障

机器人执行故障

2021-12-04 23:48:39    博客笔记    964    分类:边缘感知    专栏:工业机器人   


信号调制基础理论知识

学习——信号调制识别 (一)  看了《通信信号调制识别技术及其发展》这一论文后,将学习到的知识记录在这篇博客里。1、通信信号调制识别技术  调制识别问题从本质上来说是一种典型的模式识别问题。其基本框架如图所示:    调制识别由三部分组成:信号预处理、提取特征参数和分类识别。信号预处理部分包括载波同步、频率下变频、噪声抑制以及对信噪比、符号周期、载波频率等参数的估计。特征提取部分...

2021-12-14 22:00:52    互联网    872    分类:算法开发    专栏:数字信号处理   


轴振动和轴承振动的区别

轴振动,即轴相对于轴承座的相对振动,一般用在大机组的在线上,比如本特立的3300等。安装时是把传感器(多是位移传感器)固定在轴承座上,因此测的是轴相对于轴承座的相对位移,单位多是位移;另一个应该是轴承座振动,即在监测时把传感器(大多数巡检用的便携式数据采集器都是如此,多为加速度传感器)用磁铁固定在轴承座上(没有安装),测的是轴承座的绝对振动。总之,传感器不同,安装方式和位置不同,测量的单位

2021-12-17 09:40:04    互联网    872    分类:算法开发    专栏:振动信号预处理   


齿轮转速比和啮合频率

平行轴齿轮传动比(定轴系)i=f2/f1=z1/z2       f1:输入轴转频    f2:输出轴转频    z1:输入轴齿数  z2:输出轴齿数fm=f1*z1=f2*z2                fm:齿轮啮合频率(齿轮啮合频率等于该齿轮的转频(转每秒或HZ)乘以它的齿数。相互啮合的两个齿轮的啮合频率是相等的)eg:已知回转窑三级平行轴转速机,输入轴z1=30

2021-12-17 09:40:53    互联网    1218    分类:算法开发    专栏:振动信号预处理   


数据挖掘--风电机组异常数据识别与清洗

一、赛题背景(一)背景风能是一种环境友好且经济实用的可再生能源。中国是世界排名第一的风力发电国家、新装风力发电设备装机容量最大的国家,并且保持快速增长。由于风力发电正处于飞速发展阶段,风电场数量和规模不断扩大,然而受地理条件和环境因素限制,风电场多位于偏僻遥远的平原、山区或海上,因此为风电公司引入SCADA系统(数据采集与监视控制系统)对风电场群的日常运行进行集中监控、调度和管理,但风电机组受设备、环境、运行状态等因素影响,SCADA系统实时采集的风机运行数据会存在有大量异常值和缺失值,这些“脏数据”的

2021-12-19 01:00:15    互联网    1263    分类:算法开发    专栏:风电机组   


基于CNN实现细胞识别分类

本数据集用于检测疟疾的细胞图像,细胞图像分为两类: 一类是感染的细胞,另一类是未感染的细胞目标需求1:要基于卷积神经网络CNN来识别哪些细胞已经感染、哪些细胞还未感染 目标需求2:可视化模型随着迭代次数的训练集与测试集损失值的变化情况 目标需求3:可视化模型随着迭代次数的训练集与测试集准确率的变化情况

2022-03-31 21:45:25    博客笔记    1103    分类:算法开发    专栏:未分组   


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  •         从事设备故障预测与健康管理行业多年的PHM算法工程师(机器医生)、国际振动分析师, 实践、研发和交付的项目涉及“化工、工业机器人、风电机组、钢铁、核电、机床、机器视觉”等领域。专注于工业智能预警系统研发, 通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊,为机器设备健康运行保驾护航。


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