董增寿
- 作品数：170 被引量：258H指数：8
- 供职机构：太原科技大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省青年科技研究基金山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程文化科学更多>>
- 一种自适应模糊神经网络齿轮剩余寿命预测方法
- 一种改进型自适应模糊神经网络齿轮剩余寿命预测方法，属于机械可靠性技术领域，特征是实施步骤如下：1、利用振动传感器对齿轮退化实时监测；2、对齿轮疲劳状态进行特征提取，对齿轮磨损退化性能进行衰退评估；3、将模糊系统和神经网络...
- 石慧王钢飞王婉娜白尧曾建潮董增寿
- 文献传递
- 计算并消除GNSS强信号对弱信号干扰的方法
- 一种计算并消除GNSS系统中强信号对弱信号干扰的方法，属于卫星搜索处理技术领域，其特征是通过捕获得到的强信号及其信息，预测能够捕获到的弱信号。由于调制强弱信号的PRN码均为已知量，且强信号对弱信号干扰大小等于强信号的振幅...
- 董增寿何秋生郝建军石慧
- 文献传递
- 基于STM32F4的换热站控制系统的设计被引量：1
- 2021年
- 为解决换热站供热管网热力工况不均和资源浪费现象,设计了基于STM32F407的换热站监测与控制系统。首先简述了换热站的基本运行状况,接着介绍了以STM32F407芯片为核心的换热站控制电路硬件设计,包括主控模块,分控模块,模拟输入输出模块,数字输入输出模块,人机交互模块和通信模块。采用模糊PID控制算法实现对换热站的温度控制。结果表明所设计的监控系统基本可以实现对换热站供热管网的运行状况监控和控制。
- 张一波董增寿常春波
- 关键词：换热站系统设计STM32供热
- 基于火焰图像辨识和灰色模型的NOx排放量预测
- 2010年
- 随着人们对环境问题的重视,许多国家已将控制NOx的排放列为重点研究课题。高温低氧燃烧技术的特点,更增加了NOx监测和控制难度。文章在深入研究高温低氧火焰图像的基础上,提出了NOx排放指数数学模型和NOx排放量的灰色预测模型;经验证,该方法均可行。
- 王云董增寿卓东风
- 一种齿轮的实时剩余寿命预测方法
- 一种齿轮的实时剩余预测方法，属于机械可靠性技术领域，特征是实施步骤如下：1、利用传感器对动力齿轮退化实时监测；2、对齿轮疲劳状态进行特征提取，对齿轮磨损退化性能进行衰退评估；3、建立可变参数的齿轮退化状态空间模型；4、对...
- 石慧张晓红常春波曾建潮董增寿
- 文献传递
- 一种用于微波非热效应研究的微带交指电路板
- 一种用于微波非热效应研究的微带交指电路板，属于微波技术和化学技术的交叉领域，该微带交指电路板是由左右馈电段、左右阻抗变换枝节及左右微带指头构成的微带交指电路层（<Image file="853825DEST_PATH_I...
- 田文艳郑秀萍董增寿郭一娜李晋红
- 文献传递
- 修正的D-S证据理论在液压故障诊断中的应用被引量：6
- 2011年
- 针对液压系统出现故障隐蔽性强、可变性强的问题,给出基于修正的D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多传感器时空域信息融合方法。通过测试待诊断部分的压力、温度、流量并结合经验值,得到各部分信度函数分配,根据D-S组合、决策规则,对多个传感器多个测量周期的时空域信息进行融合,识别出故障部分。实验表明:该方法在证据高度冲突时仍有效果并有效防止了指数爆炸现象,算法简单,能准确定位故障。
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- 关键词：液压系统故障诊断时空域
- 改进的阴性选择算法在机械故障诊断中的应用被引量：1
- 2017年
- 针对复杂大型设备故障诊断准确率低的问题,提出一种改进阴性选择算法的故障诊断方法。在改进可变半径实值阴性选择算法(V-detector)中,训练开始阶段通过蒙特卡罗算法寻找半径尽可能大的检测器,然后引入覆盖阈值,通过阈值判定减少了无效检测器的产生,提高了算法的检测率。由于V-detector算法只能识别自我和非我,建立了免疫聚类的故障诊断模型,并将改进V-detector免疫聚类故障诊断模型应用于齿轮故障诊断中。实验结果表明:改进的V-detector算法可以有效的避免了检测器重复覆盖造成检测器数目的增加,提高了非自体区域的覆盖率,比未改进的V-detector的免疫聚类诊断方法有较高的准确率。
- 白转伟董增寿石慧苏向阳
- 关键词：阴性选择算法
- 基于单片机的多路无线遥控开关被引量：4
- 2004年
- 利用8051单片机设计了一种远距离无线遥控开关装置,它由遥控器(发射器件)和开关盒(接收器)两部分组成,该遥控器可控制100路开关盒。
- 董增寿
- 关键词：8051单片机多路遥控开关
- 基于轻量化PE-YOLO的桥梁裂缝检测算法研究
- 2024年
- 针对桥梁裂缝种类和尺度多样造成的目标检测模型精度不高以及模型参数量大等问题,提出一种基于YOLOv5l高效、轻量化的裂缝检测算法PE-YOLO。该方法利用PP-LCNet替换YOLOv5l骨干特征提取网络,以减少网络参数数量、降低网络计算复杂度、提高网络检测速度,使其便于在移动设备和嵌入式设备上部署;在预测部分增加高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA),旨在增强模型对裂缝的表征能力。结果表明:提出的PE-YOLO算法相比于YOLOv5l算法,平均精度均值(mAP)基本持平,参数量和GFLOPs分别减少了2.0倍和2.6倍,推理速度降低了2.0倍,FPS提高了1.8倍,有效满足了桥梁裂缝检测的需求。
- 郭佳佳董增寿常春波
- 关键词：目标检测桥梁裂缝ECA
