选择合适的无线技术(一):频谱、通信距离和网络拓扑

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当今有许多不同的无线标准和协议在使用,要为任何特定的应用选择合适的技术可能很困难.在这篇文章中,我们将探讨一些需要考虑的关键标准,并评介四个流行的选项:Wi-Fi?技术(无线保真)、蓝牙低功耗(Bluetooth? Low Energy)技术、专有射频(RF)和来自连接性标准联盟(Connectivity Standards Alliance?)的Green Power?协议.
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当滚动轴承发生故障时,故障特征信号会夹杂在振动信号中,造成故障特征信号提取效果不理想.针对这一问题,提出了一种互补集成经验模态分解与多点最优最小熵(CEEMD-MOMEDA)的滚动轴承故障提取方法.首先通过CEEMD算法对采集到的振动信号进行处理,然后通过峭度准则对非故障冲击成分进行筛除,最后利用MOMEDA算法对重组后的信号进行处理从而抑制噪声的影响,从中提取出故障特征.并与单一的MOMEDA算法进行对比.结果 表明,提出的CEEMD-MOMEDA算法故障提取能力、抗干扰能力有较大提升.
针对采集到的桥梁裂缝图像存在污渍、阴影、光照不均等现象,导致后期裂缝特征提取困难的问题,提出一种结合MASK匀光和K-means聚类算法的裂缝提取方法.该方法首先对MASK匀光算法进行改进,提高算法自适应能力,采用对比度拉伸增强图像反差,然后根据裂缝与背景像素灰度值的差异,利用K-means聚类算法进行图像分割,最后结合形态学方法和连通域检测实现裂缝的桥接和去噪.实验结果表明,相比于其他方法,该方法能够有效降低图像亮度不均干扰对裂缝提取结果的影响,裂缝提取准确率达到95%,保证后期裂缝尺寸测量和桥梁病害程
针对在地震等自然灾害及遮蔽空间范围传感器体积受限制和对周围环境参数感知问题,设计了三维微组装多气体传感器测试仪,结合设计的GPSO-BP算法,该测试仪可以在高温高湿的环境下实现实时对有毒气体浓度以及压力的多参数测量,并对其进行温湿度补偿,具有高性能、小型化、准确度高的特点.测试结果表明,在湿度为80%RH,温度为50℃的环境下测量不同气体,经过温湿度补偿后,该测试仪的准确对度至少提高到2.2%以上,稳定性较强,对于地震等恶劣环境下的环境参数感知具有重大的意义.
为充分挖掘滚动轴承故障类别与振动信号间的潜在联系进而提升故障诊断精度,提出了一种基于尺度自适应卷积神经网络(SACNN)和改进门控循环单元(MGRU)混合模型的故障诊断方法.首先,提出了一种尺度自适应因子用以获取合适的CNN窗口尺寸从而更有效地提取振动信号中蕴含的局部故障信息,并在CNN中引入比例指数线性单元(SELU)以提升其训练过程的鲁棒性;随后,在GRU中嵌入SELU进一步提升网络稳定性,并改进GRU网络结构增强其时序特征的挖掘能力,进而更充分地提取局部故障信息中的时序特征;最后通过Softmax函
现有高压直流(HVDC)故障检测方法灵敏度低,难以识别高阻接地故障,提出了一种基于改进灰狼算法(GWO)优化时间卷积神经网络(TCN)的HVDC传输系统故障检测方法,整流侧检测装置采集的故障电流信号直接用作TCN的输入数据,克服了故障信号处理的繁琐过程.利用Simulink仿真软件建立±500 kV高压直流输电线路模型,对不同故障区域和故障类型进行仿真实验,使用基于LSTM模型,BiLSTM模型和CNN模型3种模型的故障检测方法进行比较.测试结果表明,GWO-TCN网络能够可靠、准确地在过渡电阻高达800
工业互联网千亿级的市场前景,近些年吸引了众多厂商持续入局.然而,入局容易做大难,经过多年发展,很多厂商仍在艰难探索,盈利情况不佳、定制项目与产品研发难以平衡、用户价值不清晰等诸多问题,仍然困扰着不少工业互联网服务商.细分领域众多,产品形态各异,零散的工业互联网细分市场给厂商产品研发和市场方向选择带来了不小的挑战.
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在全球智能化趋势下,工业制造和电动汽车的飞速发展将迈入智能领域.基于此背景,安森美在智能电源和智能感知技术上推出了适用于工业和汽车环境的智能电源和智能感知方案.
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