產(chǎn)地類別 | 進(jìn)口 | 電動機(jī)功率 | 32kW |
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讀出方式 | 編碼器編程 | 工作原理 | 模擬量輸出 |
外形尺寸 | 50*60mm | 外型尺寸 | 45*45mm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 生物產(chǎn)業(yè),煙草,制藥,汽車,綜合 | 重量 | 2.3kg |
產(chǎn)品簡介
詳細(xì)介紹
新型視頻編碼器SICK秉銘上海DBS60E-TECK01024當(dāng)今現(xiàn)代*技術(shù)的發(fā)展,使得彩色多普勒超聲憑借著自身經(jīng)濟(jì)和無創(chuàng)等臨床特點(diǎn)能夠廣泛應(yīng)用于臨床疾病診治中,且已經(jīng)成為當(dāng)今現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像疾病診斷技術(shù)中的重要組成部分。但是,彩色多普勒超聲也會出現(xiàn)不同的故障,影響其應(yīng)用,導(dǎo)致彩色多普勒超聲出現(xiàn)故障的常見原因就是忽視器械維護(hù)以及設(shè)備本身原件老化等。故而,本文對彩色多普勒超聲的常見故障與維修進(jìn)行綜述。 實(shí)際生產(chǎn)中,機(jī)械設(shè)備的工況變化會造成監(jiān)測數(shù)據(jù)的分布差異,破壞分類模型的應(yīng)用基礎(chǔ),降低診斷準(zhǔn)確率。為此,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域自適應(yīng)方法,用于跨工況情境下軸承故障診斷。該方法構(gòu)建兩個級聯(lián)的深度網(wǎng)絡(luò):前者用于處理振動信號,自動挖掘故障敏感特征;后者用于將不同工況的樣本特征同步映射到一個深度隱藏層(公共特征空間)中,消除工況波動引起的分布差異,生成工況不變特征,實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域自適應(yīng)。此外,該深度映射網(wǎng)絡(luò)可通過參數(shù)優(yōu)化方法自適應(yīng)構(gòu)建,能夠?qū)崿F(xiàn)的跨域診斷性能。實(shí)驗(yàn)表明,與其他方法和相關(guān)研究相比,深度領(lǐng)域自適應(yīng)在跨工況故障識別中具有更高的準(zhǔn)確率。
新型視頻編碼器SICK秉銘上海DBS60E-TECK01024為了保證無人機(jī)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(jì)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問題分別對數(shù)字預(yù)編碼器和射頻移相預(yù)編碼器進(jìn)行設(shè)計(jì),達(dá)到降低系統(tǒng)射頻鏈數(shù)目的目標(biāo)。仿真試驗(yàn)表明,該波束設(shè)計(jì)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(jī)目標(biāo)覆蓋區(qū)域內(nèi)用戶的通信質(zhì)量。 現(xiàn)有跨域圖像生成算法通常要求用戶提供成對數(shù)據(jù), 且生成能力有限, 往往僅支持一對一的跨域圖像生成. 針對以上問題, 提出了一種跨域變分對抗自編碼器框架, 在不提供任何成對數(shù)據(jù)的前提下, 實(shí)現(xiàn)了跨域圖像的一對多連續(xù)變換. 假定來自不同域的圖像共享相同的內(nèi)容屬性, 且擁有獨(dú)立的風(fēng)格屬性, 則跨域圖像一對多連續(xù)變換問題可轉(zhuǎn)換為圖像內(nèi)容屬性和風(fēng)格屬性的解耦、編碼、擬合和跨域拼接. 首先利用編碼器解耦建立跨域數(shù)據(jù)的內(nèi)容編碼和風(fēng)格編碼; 然后利用對抗操作和變分操作分別去擬合圖像的內(nèi)容編碼和風(fēng)格編碼; 后通過拼接單域圖像的內(nèi)容編碼和風(fēng)格編碼實(shí)現(xiàn)圖像重構(gòu), 通過交叉拼接不同域的內(nèi)容編碼和風(fēng)格編碼得到跨域圖像的一對多連續(xù)變換. 在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集MNIST和SVHN上進(jìn)行的有監(jiān)督跨域圖像生成結(jié)果同時滿足真實(shí)性和多樣性, 且在分類準(zhǔn)確率和域自適應(yīng)性的定量評價中優(yōu)于其他跨域圖像生成算法; 在人臉數(shù)據(jù)集VIS-NIR和草圖數(shù)據(jù)集Edges-Shoes上實(shí)現(xiàn)了無監(jiān)督跨域圖像一對一生成, 其可視化結(jié)果充分說明了生成圖像的特征分布和源特征分布的一致性. 以上實(shí)驗(yàn)全面驗(yàn)證了變分對抗自編碼器框架的可行性和有效性.