简介:溜槽堵塞作为工业生产中的一种常见问题,不仅影响生产效率还可能导致安全隐患,因此实时准确地检测溜槽堵塞状态具有重要意义.然而传统的检测方法在实际应用中存在诸多问题与挑战,如精度不高、依赖人工干预等.文章基于音频信息构建结合了 WaveNet 和 GRU 的WaveGNet深度网络模型,通过提取分析声音信号寻找溜槽堵塞的特征,以实现准确的堵塞检测.WaveNet能够提取高质量的声音信号特征,而GRU网络则能够捕获声音序列中的时间关系.通过将两者融合以更好地理解声音信号,在时间和频率维度上进行更准确的分析,揭示与堵塞状态相关的模式从而提高检测的准确性和鲁棒性.通过声音信息直接捕获堵塞状态,减少了人工干预的需求且具备实时性.该方法有望为工业生产中的溜槽堵塞检测提供一种创新、高效且可靠的解决方案,在实际应用中具有重大潜力.
简介:众所周知,数控技术、可编程序控制器(以下简称PC)、工业机器人是当前工业加工自动化的三大支柱,机制专业教学已由固定的机床、刀具、工艺逐渐转向以机为主,机电结合上来。微电子技术、现代设计方法等内容大量引进教学计划,PC技术近年来也正式作为必修课引入教学计划中来,有的专业在机床电气控制技术中以一大章出现(20学时以上),有的专业单独设课,学时在50以上。如何开好这门新课,如何把这门难点多的新课深入浅出地讲好,