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本發(fā)明涉及一種三自由度運(yùn)動永磁球形步進(jìn)電動機(jī)驅(qū)動電路，包括電源、逆變單元、驅(qū)動單元、邏輯轉(zhuǎn)換單元、電流采樣控制單元、過流保護(hù)控制單元；所述邏輯轉(zhuǎn)換單元與逆變單元相連、電流采樣控制單元與逆變單元相連、過流保護(hù)控制單元與逆變單元相連，所述逆變單元與驅(qū)動單元相連；所述驅(qū)動電路共有四層、每層結(jié)構(gòu)完全相同，每層之間通過電源線并聯(lián)連接。本發(fā)明根據(jù)三自由度永磁球形步進(jìn)電動機(jī)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，將控制電路與驅(qū)動電路分離設(shè)計，驅(qū)動電路能夠輸出最大15A的驅(qū)動電流，具有結(jié)構(gòu)簡單、輸出電流功率大、精度高等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明公開了一種基于欠采樣信號的軸承故障診斷方法及無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)裝置，包括：(1)加速度計安裝在待測試軸承座上，將可編程濾波器配置為抗混疊低通濾波器；(2)對第一幀振動信號進(jìn)行過采樣，將信號通過無線模塊發(fā)送至電腦，利用譜峭度方法確定振動信號的中心頻率和帶寬；(3)根據(jù)中心頻率和帶寬，將可編程濾波器配置為帶通濾波器，計算容許欠采樣頻率，并選擇最低欠采樣頻率；(4)從第二幀開始，對振動信號進(jìn)行欠采樣，將欠采樣信號發(fā)送至電腦，對振動信號進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析軸承故障。本發(fā)明具有的優(yōu)點(diǎn)為顯著減小了振動信號的采樣頻率和數(shù)據(jù)長度，進(jìn)而降低了無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存占用、功耗和數(shù)據(jù)傳輸時間，提高了軸承故障診斷效率。

一種基于Spark平臺Web服務(wù)個性化推薦方法及系統(tǒng)，包括：提取用戶在電商應(yīng)用或信息平臺的行為數(shù)據(jù)，對收集的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行評估分析；利用基于商空間粒度分析的覆蓋聚類算法對收集的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理得出聚類結(jié)果，根據(jù)上述聚類結(jié)果構(gòu)建用戶關(guān)聯(lián)矩陣Mu和服務(wù)關(guān)聯(lián)矩陣Ms，再通過對上述構(gòu)建的關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行目標(biāo)用戶和目標(biāo)Web服務(wù)的相似鄰居分析，得出目標(biāo)用戶和目標(biāo)Web服務(wù)的相似鄰居結(jié)果，并根據(jù)相似鄰居結(jié)果的聚類信息對用戶的評價值QoS進(jìn)行預(yù)測和混合處理得出推薦算法；在Spark平臺下對該推薦算法進(jìn)行并行化計算，對計算結(jié)果進(jìn)行存儲。該方法有效提高了Web服務(wù)推薦的準(zhǔn)確性和效率，同時緩解了推薦過程中可能存在的數(shù)據(jù)稀疏性以及擴(kuò)展性問題。