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電路故障診斷

  • 鏈路自適應技術在LTE中的應用

    參照3GPP LTE的E-UTRA物理層規范，提出了一種鏈路自適應方案。實時調整傳輸功率以補償信道的衰落，建立SNR-BLER曲線，在給定滿足一定業務的目標BLER的條件下，找到各個MCS的SNR切換門限值，從而實現鏈路自適應。仿真結果表明，在保證通信質量的前提下，自適應方案比固定MCS有著明顯的頻譜效率增益，使無線資源得到優化配置；同時刪減了頻譜效率沒有增益的MCS，降低系統復雜度。

    標簽： LTE 鏈路 自適應技術 中的應用

    上傳時間： 2013-12-22

    上傳用戶：xsnjzljj

  • 基于專家系統和神經網絡的雷達伺服系統故障診斷方法

    針對專家系統在雷達伺服系統故障診斷中存在的不足，結合現代伺服設備的結構和故障特點，采用分層次分模塊的故障診斷方式，構建了一種基于專家系統和神經網絡融合的故障診斷模型，并給出了該模型的組成和功能表述，分析了診斷參數的選取方法、知識庫的建立及神經網絡模塊結構

    標簽： 家 神經網絡 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-19

    上傳用戶：行旅的喵

  • 基于模糊神經網絡彈藥輸送車載供彈系統故障診斷

    針對彈藥輸送車載供彈系統故障的復雜性、多樣性故障難以診斷的問題，提出了一種基于模糊神經網絡彈藥輸送車載供彈系統故障診斷方法。該方法運用模糊神經網絡理論基礎和優點，通過對彈藥輸送車載供彈系統的故障分析，構建了彈藥輸送車載供彈系統故障診斷模型，并運用MATLAB語言編程進行仿真。仿真結果表明該方法不僅提高系統的診斷容錯能力和準確率，而且還為彈藥輸送車載供彈系統的精密故障診斷提供了有效的方法，具有廣泛的軍事應用前景。

    標簽： 模糊神經網絡 故障診斷 車載

    上傳時間： 2013-11-23

    上傳用戶：sclyutian

  • 基帶EOC常見故障排除手冊

    EOC常見故障排除手冊

    標簽： EOC 基帶 故障排除

    上傳時間： 2013-11-16

    上傳用戶：563686540

  • 基于Q學習的無線傳感網絡自愈算法

    無線傳感網絡存在關鍵區域節點能量消耗過快，節點能量供應有限以及通信鏈路擁塞等問題，容易造成節點故障和路由破壞。為減小上述問題對網絡傳輸造成的影響，提出一種基于Q學習的無線傳感網絡自愈算法，通過引入Q學習的反饋機制，動態感知網絡的狀態信息，當故障發生時，自適應地選擇恢復路徑，保證數據實時順利傳輸。仿真結果表明，該算法降低了錯誤選擇故障或擁塞路徑的概率，在故障感知、故障恢復和延長網絡壽命等方面，表現出了良好的性能。

    標簽： 無線傳感網絡 算法

    上傳時間： 2013-10-26

    上傳用戶：toyoad

  • 路漫漫其修遠兮：Android必須改進的八個地方

    路漫漫其修遠兮：Android必須改進的八個地方

    標簽： Android

    上傳時間： 2013-11-22

    上傳用戶：asdfasdfd

  • PING大包丟包網絡故障分析案例、解決方案

    1.1. 故障描述 1. 故障環境 2. 故障描述 1.2. 故障分析 1. 分析方法 2. 部署科來網絡分析系統 3. 分析數據包 4. 分析結論 1.3. 總結

    標簽： PING 丟包 網絡 故障分析

    上傳時間： 2013-10-11

    上傳用戶：jisujeke

  • 基于改進BP神經網絡的牽引變流器故障診斷

    在變流器故障診斷系統中，通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型，提取故障特征，對輸入輸出數據進行標幺化和模糊化的處理，并基于改進的動量BP神經網絡算法，完成對變流器開關管開路的診斷，誤差滿足要求范圍，結果表明：該算法收斂迅速，能避免陷入局部極值，而且準確率很高，是一種快速有效的方法。

    標簽： BP神經網絡 牽引變流器 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-09

    上傳用戶：familiarsmile

  • 通信IP網BFD應用的研究

    通信IP網作為實時業務傳輸載體，要求能夠對相鄰系統之間通信故障進行快速檢測，在出現故障時可以快速切換到備份鏈路，以保證實時數據不間斷傳輸。在研究BFD協議原理的基礎上，根據通信IP網運行中出現的問題，應用BFD雙向快速檢測功能，實現了VRRP的Master/Backup狀態毫秒級切換，并利用BFD會話檢測靜態路由所在鏈路的狀態，實現一跳和多跳的靜態路由自動切換，提高了通信IP網的可靠性。

    標簽： BFD 通信IP網

    上傳時間： 2013-11-09

    上傳用戶：wivai

  • 基于小波包分析和Elman神經網的故障診斷方法

    由非線性電力電子裝置組成的電路發生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經網的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態下電壓及電流信號的特征信息，然后對數據進行歸一化處理并作為Elman神經網的輸入，由具有智能學習功能的神經元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結果表明該方法能快速、準確的完成故障診斷。

    標簽： Elman 分 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-11

    上傳用戶：zjf3110

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