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检索条件"作者=朱冠华"
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基于优化VMD参数与VGG模型的轴承故障诊断
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机床与液压 2024年 第18期 195-202页
作者: 刘迪洋 张清华 朱冠华 吉林化工学院信息与控制工程学院 广东石油化工学院自动化学院
轴承振动信号的采集过程中难免会受到噪声的影响,使得轴承部分故障特征难以提取。针对此问题,提出一种基于蜣螂算法(DBO)优化变分模态分解(VMD)并与VGG神经网络相结合的轴承故障诊断方法。使用DBO对VMD进行参数寻优,经过优化后的VMD... 详细信息
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人工湿地去除抗生素抗性基因
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地球科学 2024年 第9期 3440-3444页
作者: 柳林妹 陈海洋 朱冠华 翟远征 北京师范大学水科学研究院
抗生素多用和滥用给水生态环境健康造成威胁.水环境中抗生素的残留会导致微生物耐药性产生和进一步扩散,从而成为人类健康的潜在威胁(He et al., 2019; Hu et al., 2020).作为使微生物产生耐药性的重要驱动因素,抗生素抗性基因(Antibi...
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数字化转型背景下老年教育师资发展的困境、定位及路径
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两岸终身教育 2024年 第3期27卷 9-16页
作者: 朱冠华 无锡开放大学 江苏无锡214011
数字化转型背景下的老年教育师资发展深刻影响着老年数字化学习推进的进度和效果。当前,老年教育教师在数字化学习理念引领、数字化学习知识与能力、数字化学习课程开发能力、数字化教与学自我效能感、数字化学习环境和场景应用、数字... 详细信息
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基于EEMD和CNN-SVM的滚动轴承故障诊断
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机床与液压 2024年 第17期52卷 229-234页
作者: 朱俊杰 张清华 朱冠华 苏乃权 广东石油化工学院自动化学院 吉林化工学院信息与控制工程学院
针对滚动轴承振动信号易受外界噪声干扰、传统的故障诊断方法难以提取故障特征以及准确率低等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和卷积神经网络结合支持向量机(CNN-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用EEMD算法对原始振动信号进... 详细信息
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老年学习者混合式学习评价体系构建研究
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宁波开放大学学报 2024年 第3期22卷 15-21页
作者: 乔维德 朱冠华 无锡开放大学 江苏无锡214011
在分析影响老年学习者混合式学习的因素基础上,依据全面性、科学性、操作性、动态性原则构建老年学习者混合式学习评价指标体系,利用层次分析法确定各评价指标权重,建立用于老年学习者混合式学习评价的BP神经网络模型,并对BP神经网络进... 详细信息
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模糊自适应PID对保险粉合成pH值的控制研究
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重庆理工大学学报(自然科学) 2024年 第2期38卷 208-216页
作者: 林志树 李洪毅 朱冠华 厦门理工学院机械与汽车工程学院 福建厦门361024 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室 广东茂名525000
保险粉合成过程pH值控制存在非线性、时滞性、不确定性问题,采用常规PID控制结合人工控制的方式无法实现参数自调整,对pH值的控制很难达到预期效果,为此,提出了模糊自适应PID控制方法。介绍了保险粉合成原理及反应方程式,分析酸碱中和p... 详细信息
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基于两相交开口谐振环的超材料太赫兹带阻滤波器
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光学学报 2024年 第5期44卷 112-119页
作者: 袁航 付旺廷 刘祖耀 饶志明 骆兴芳 朱冠华 吴帅克 陈威 江西师范大学物理与通信电子学院 江西南昌330022
提出一种基于两相交开口谐振环(TI-SRR)的超材料太赫兹带阻滤波器,通过改变TI-SRR线宽、环间间隔和半径大小,探究各参数对滤波器透射系数的影响。研究了超材料太赫兹带阻滤波器三个谐振点处的电场和表面电流分布,进而分析了滤波器的工... 详细信息
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基于轻量化模型结合DA与TL的轴承故障诊断
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机床与液压 2024年 第16期52卷 216-223页
作者: 邓兴超 张清华 朱冠华 邓立伟 杜杰宾 广东石油化工学院自动化学院 广东茂名525000 吉林化工学院信息与控制工程学院 吉林吉林132022
为了在计算量有限的平台上实现对轴承故障的准确和实时诊断,提出一种基于轻量化Mobilenet V3模型结合数据增强和迁移学习技术的轴承故障诊断方法。将一维振动信号通过连续小波变换转换为二维时频图,以更好地揭示信号的时频特性;采用数... 详细信息
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网络学习空间支持下的老年数字化学习研究
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重庆开放大学学报 2024年 第3期36卷 9-15页
作者: 朱冠华 乔维德 无锡开放大学信息与资源建设处 江苏无锡214011 无锡开放大学科研与发展规划处 江苏无锡214011
网络学习空间为老年数字化学习提供了方便快捷的学习环境。通过对网络学习空间、老年数字化学习相关研究的梳理发现,网络学习空间与老年数字化学习能够相互促进,共同发展。文章从网络学习空间提供者、老年数字化学习管理与教学服务提供... 详细信息
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无量纲与SVM的石化机组旋转机械故障诊断方法
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噪声与振动控制 2024年 第1期44卷 119-125,161页
作者: 周凌孟 张清华 邓飞其 孙国玺 苏乃权 朱冠华 华南理工大学自动化科学与工程学院 广州510000 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室 广东茂名525000
针对石化机组旋转机械故障信息存在非线性、重叠性等特点,提出一种无量纲与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的石化机组旋转机械故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行分析并将其无量纲化;接着通过特征选择选取高价值与敏感性... 详细信息
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