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201.
故障诊断是提升开关磁阻电机(SRM)调速系统可靠性的重要技术。针对功率变换器故障信号非线性不稳定、有效信息易被噪声掩盖的特点, 提出了一种新的故障特征提取方法。对直流母线电流进行变分模态分解, 得到若干本征模态分量, 取多尺度有效模态分量排列熵平均值作为特征向量, 输入支持向量机分类器进行故障识别。为验证所提方法的可行性, 建立仿真模型, 与传统的小波分析等故障诊断方法进行对比;搭建了开关磁阻电机实验台架, 测试了开路、短路故障状态。仿真和实验结果表明:所提方法可减小噪声影响, 提高故障识别准确率。 相似文献
202.
针对面部表情识别中,传统机器学习方法特征提取较为复杂,浅层卷积神经网络识别率不高,以及深度卷积神经网络易带来梯度爆炸或弥散的问题,构建了残差网络嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别网络。通过多层多尺度深度可分离残差单元的叠加进行不同尺度的表情特征提取,使用CBAM注意力机制进行表情特征的筛选,提升有效表情特征权重的表达,削弱训练数据的噪声影响。所提网络模型在Fer-2103和CK+表情数据集分别取得了73.89%和97.47%的准确度,表明所提网络具有较强的泛化性。 相似文献
203.