简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.
简介：在借鉴现有界面设计的理论基础上,结合对优秀案例的分析,总结了在多终端的背景下,塑造视觉上一致、简约同时富有特点的品牌界面形象。提出了在众多限制因素下营造沉浸式的人机交互界面的设计路径,通过实现有用易用的功能,运用多通道动态化的交互技术,用＂叙事化＂的手段对界面进行创造性的艺术化＂生产＂,增强用户的参与感、体验感和沉浸感。
基于支持向量机的齿轮箱齿轮故障诊断
多终端背景下营造沉浸式的人机界面路径
