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名称 : 利用深度学习方法对沉积物进行实时监测的颗粒装水滴驱动的三电纳米发电机组
发表日期 : 2020-07-31
摘要 :

本研究提供了一种沉积物监测方法,通过引入粒子载液滴驱动的三电纳米发电机(PLDD-TENG)与深度学习方法相结合来实现实时沉积物监测。PLDD-TENG在单电极模式下运行,其三电层为聚四氟乙烯(PTFE)薄膜。PLDD-TENG的工作机制被证明是由液体-PTFE接触电气化和沙粒-电极静电感应引起的。然后,对其在各种颗粒参数下的性能进行了探讨,结果表明,PLDD-TENG的输出信号对沙粒大小和质量分数非常敏感。最后采用了基于卷积神经网络的深度学习方法,根据输出信号识别颗粒参数。提出的方法在大多数情况下都达到了90%以上的高识别精度,这为PLDD-TENG在实时沉积物监测中的应用提供了启示。

网址 : https://doi.org/10.1021/acsami.0c10714
领域 : 机器人技术
出版公司 : ACS Publications
出版国家 : US
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重点项目名称 : 工业机器人智能故障诊断及健康评估系统
项目所属数据集 : 工业机器人关键部件与整机动力学测试数据集

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