基于机器学习的Wi-Fi差错控制方法研究

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铁路扣件是将钢轨固定在轨枕上的部件,用于保证列车在铁轨上的安全运行,若出现部分扣件的丢失或断裂,将导致重大事故的发生,故检测扣件状态具有重要意义。传统的铁路扣件检测是采用人工巡检的方式,但由于我国铁路事业的高速发展,人工巡检已不能满足日常的扣件检测工作,基于计算机视觉的扣件检测方式得到了重视。本文基于计算机视觉技术研究扣件检测,主要研究内容如下:(1)针对现有的标签分布构建方法无法直接使用在扣件检
制造业是国民经济的基础,而数控机床作为基础制造能力构成的核心,其关键部件若出现故障将直接降低机床加工效率,因而对关键部件进行实时状态监测与性能评估尤为重要。在生产过程中一旦发现故障就需要立即停机检修,因此监测部件处在健康状态下的监测数据容易获取、处在故障状态下的数据难以获取。故障数据的匮乏制约着刀具状态监测与性能评估技术的发展,因此研究如何在故障数据匮乏的条件下识别刀具健康状态并进行性能评估对于提
自动化制造系统是工业自动化的重要表现,其传统的设计是一个串行的过程,在正式投入使用前的最后一步是实机调试,是整个环节中最关键的一步,对设计周期、成本、风险的影响非常大。随着用户对产品多样性、个性化要求的不断提高,要求自动化制造系统设计周期更短、建造成本更低、调试风险更小,传统的调试显然无法满足上述要求,虚拟调试由于可以在虚拟环境中完成系统的大部分调试过程,是解决上述问题的有效手段。近年来,随着数字
10KV配电网络故障是造成区域停电的重要原因。架空配电线路多采用裸露导线,裸导线相比于绝缘线价格低廉且有利于散热,但架空线路周边环境复杂,生长的树枝、飘落的异物等都会造成线路短路事故。传统的线路绝缘改造主要采取人工整体更换绝缘线方式,传统方法的工作效率低、安全性较差。目前国内已经提出的架空线路绝缘机器人存在重量大、结构复杂、可能污染环境等问题。本文针对10KV架空线路研制一种新型绝缘包覆机器人,具
开发一种准确、高效的故障检测方法对杆塔的维护有着重要意义。本文结合电磁感应理论和深度学习方法,利用深度学习模型实现了杆塔接地网的故障定位与腐蚀程度诊断,同时针对实际场景,应用领域自适应方法对模型进行特征迁移,使之能应用于常规故障的诊断。具体内容如下:(1)分析电磁感应方法在接地网故障诊断问题中的有效性,并对杆塔接地网故障诊断问题建立电磁学模型,同时讨论了电流激励方式、电流激励频率和土壤分层结构对地
桥门式起重机因负载能力强、场地利用率高、操作灵活、通用性强等优点而被广泛运用与生产和物流环节中。通常桥门式起重机的吊重通过钢丝绳与小车相连,吊运过程中小车的启、制动和加、减速会使吊重产生运行摆动以及到达目标位置后的残余摆动,这不仅影响吊重的精确定位,降低工作效率,严重的会导致吊重坠落或起重机结构的疲劳,存在很大安全隐患。因此本文针对存在参数不确定性和外界扰动的桥门式起重机防摇摆控制问题,提出了有效
道床刚度作为一种重要的道床质量评价参数,目前常用的测量方法需要拆除扣件进行,流程繁琐、效率低下。动力稳定车作为一种重要的大型铁路维养机械,在新建及大修后有砟轨道的道床质量提升方面具有重要作用,其主要目的是为了迅速提高道床密实度,进而提高道床的垂向刚度与横向阻力。但目前的动力稳定车仍然具有一些不足,动力稳定车对于作业路段的判定以及作业参数的设置主要依靠工作人员的经验,缺乏科学的数据指导,针对上述问题
架空高压输电线路通常架设高度较高,且多分布在环境复杂的大山、河湖之间,使人工巡检维修难度大,成本消耗高。当遇到大雪天气引起线路严重覆冰时,使用人工清理的方法往往会因处理不及时而导致线路坍塌现象,更严重时可能造成人员伤亡。因此,使用人工处理雪情具有工作效率低、安全性较差等缺点。然而,目前输电线路除冰机器人的研究,几乎都是采取线路覆冰后再使用机器人进行除冰的方法,这种方式存在对已覆冰的输电线和铁塔难以