產地類別 | 進口 | 電動機功率 | 36kW |
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讀出方式 | 多圈型讀出方式 | 工作原理 | 可編程/參數化 |
外形尺寸 | 44*50mm | 外型尺寸 | 43*35mm |
應用領域 | 農業,石油,地礦,建材,電子 | 重量 | 1.58kg |
產品簡介
詳細介紹
基于微分算法的碼盤故障診斷編碼器1092642SFM60-HPKB2K02
1092642SFM60-HPKB2K02沖壓壓力機液壓拉伸墊設備(簡稱拉伸墊)屬于典型的機電液一體化系統,其伺服液壓系統故障較多,且存在隱蔽性、多樣性、復雜性、交錯性的特點,難于判斷,導致維護維修工作上的困難。本文對某廠拉伸墊的壓力故障、流量故障、拉伸墊編碼器故障等三個方面進行相應的分析,為拉伸墊故障的快速診斷提供一種新的思路和方法。 首先,在CU深度決策快速算法中,利用當前CU時域相關性以及空域相關性,選取其相鄰CU的深度信息以及其相鄰CU的平均率失真代價,來預測當前的CU是否需要劃分,從而對CU劃分進行早期決策,以跳過部分CU深度遍歷過程。其次,在PU模式的早期終止快速算法中,根據已編碼的CU中的PU模式為Merge模式的率失真代價平均值,對PU模式選擇過程進行早期終止,終降低了PU模式選擇過程中的計算復雜度。終的實驗表明,所提出的算法與標準編碼器相比,平均節省了35.4%的編碼時間,平均(35)BR僅僅增加了1.59%,而且平均的(35)PSNR也僅僅降低了0.05dB。本文還提出了基于屏幕內容屬性的幀間運動估計快速算法。首先,根據編碼CU的圖像梯度和像素值差異將屏幕內容中的CU分為自然圖像CU與屏幕內容CU。對于自然圖像CU,根據其運動矢量信息計算均方誤差,然后利用均方誤差大小來調整運動搜索范圍。對于屏幕內容CU,如果其父CU的劃分深度為0或者1,則將其運動搜索范圍縮小為8?8大小,以加速運動估計的過程來節約編碼時間。終的實驗結果表明,與標準相比較,該算法在低時延(Low delay,LD)模式下,平均節省了10.4%的編碼時間,而且平均的(35)BR僅僅增加了0.9%,平均(35)PSNR僅降低了0.04dB;在隨機訪問模式下,平均節省了9.7%的編碼時間,而且平均的(35)BR僅僅增加了0.86%,平均(35)PSNR僅降低了0.03dB。在這兩種配置模式下,本算法均有效地降低了編碼復雜度。
基于微分算法的碼盤故障診斷編碼器1092642SFM60-HPKB2K02
1092642SFM60-HPKB2K02地震數據通常存在數據缺失問題,嚴重影響地震數據各個處理環節,需采用適當的手段對其重構.本文提出了一種基于深度學習卷積神經網絡(CNN)的智能化地震數據插值技術.算法的關鍵在于構建一個適用于地震資料插值的CNN模型,該技術以缺失地震數據作為輸入層,由卷積算法提取地震數據的特征信息,并通過池化層實現數據壓縮降維,同時引入修正線性函數(ReLU)提高模型的非線性表達能力,再通過反卷積層恢復數據尺寸,終搭建卷積自編碼器模型(CAE),實現數據-數據的映射關系.該模型通過殘差學習獲得缺失數據特征并實現重構數據輸出,與現有技術相比,該方法采用自監督學習方式,利用大量數據訓練卷積自編碼器模型,通過所得模型實現缺失地震道的數據重構.分別利用CAE模型及POCS插值技術對模型資料和實際數據進行插值,測試結果表明,CAE能有效實現地震數據插值,且與POCS方法相比具有更高的精度,驗證了算法的可行性和有效性.
1091854 DFS60B-BEEL01600
1091895 DFS60B-BGEK00012
1091896 AFM60B-BEKA032768
1091917 DUS60E-TFKC0ABA
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1091966 DBS60E-S1CA05000
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1091994 DFS60B-BJEC01000
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1092011 AHM36B-S2QC012X12
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1092030 AHM36B-S8QC012X12
1092032 AHM36B-S7QC012X12
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1092077 BCG13-C1QM05S5
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