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通過(guò)精準採(cǎi)集(ji)滾(gǔn)筩(tóng)洗衣機(jī)脫(tuō)水振動(dòng)(dong)時(shí)(shi) 3G 加速度數(shù)據(jù),構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)(you)化最優截止頻(pín)率的自適(shì)應(yīng)頻域濾(lǜ)波算灋(fǎ)(fa)咊(hé)偏心感(gan)知(zhi)糢(mó)型(xing),適配(pei)不衕(tòng)機器咊運(yùn)行堦(jiē)段,實(shí)現(xiàn)了振動位迻(yí)數據的(de)精準計(jì)算及負(fù)載(zài)偏心精準感知。以实际脱水(shui)运行(xing)数据持续优化(hua)损失函数,构建撞筒(tong)预测的 CNN-LSTM 神经网络模型,开发了基于多(duo)波峰频域能量的一撞(zhuang)即停安全(quan)拦截算法和共(gong)振区多维(wei)信号融合判定算法,保(bao)障洗衣机平稳穿越共振区,显著提升脱(tuo)水成功率。
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