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真空断路器真空度现场测量新技术 总被引:2,自引:0,他引:2
真空灭弧室真空度的传统测试方法主要有磁控放电法及工频耐压法.磁控放电法需要使用磁场线圈,而工频耐压法只能测出严重漏气的灭弧室.本文提出了一种新的真空度测量方法--发射电流起始场强法,该方法不需要施加磁场,它是将闭合的灭弧室触头强行拉开0.45mm,在触头间隙上施加工频高电压,接着使用电子轰击或间隙击穿的方法去除触头上固有的气体吸附层,再通过离子捕集的方法重建动态平衡的气体吸附层,然后测量发射电流起始场强Eip.通过理论分析知,发射电流起始场强Eip与真空灭弧室内的真空压强P成正比,故通过测量发射电流起始场强Eip的大小,就可以获得真空灭弧室内的真空度.本文在实验室对发射电流起始场强与真空度的关系进行了实验研究,结果表明,该新方法可将真空度测量范围拓宽到100~10-3Pa. 相似文献
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加权顺序统计滤波器的新的表示与优化算法 总被引:5,自引:1,他引:4
给出了加权顺序统计滤波器(WOS)的一种新的表示形式,其重要性在于它使得WOS滤波器在MAE,MSE和LNE准则下的优化问题的求解非常容易.从这一表示形式出发,导出了WOS滤波器在MAE,MSE及LNE准则下的新的自适应优化设计算法,并进行了实验验证,比较圆满地解决了WOS滤波器的优化设计问题. 相似文献
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获取车辆的三维信息作为车型精确分类的依据,已成为当前越来越重要的研究方向,但交通场景中的监控相机大多为单目相机,由于透视因素无法直接获取车辆位姿、车辆轮廓尺寸等三维信息.针对上述问题,提出单目交通场景下基于自标定的车辆三维信息识别算法,首先根据典型的交通场景,建立单目相机的摄像机模型以及较稳定的单消失点标定模型,完成摄像机标定;接着使用深度学习卷积神经网络中的YOLO模型对交通场景中的车辆进行二维目标检测.在此基础上,提出对角线和消失点约束的非线性优化求解算法,结合标定信息完成车辆的三维信息识别及最佳三维目标检测.在公开数据集BrnoCompSpeed和实际高速公路场景进行了实验,实验结果表明,该算法在多种交通场景下均能有效识别车辆三维信息,平均识别准确率超过90%. 相似文献
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在当前交通场景中,位姿、焦距均可变的云台相机正在被大规模应用,现有的相机标定模型在求解相机参数的过程中,通常使用先验条件一次性求解相机参数的方法。这种方法在云台相机不断改变位姿和焦距的过程中,标定结果存在不稳定、不精确的情况,其中相机高度的不稳定现象尤为明显。针对这个问题,提出一种基于焦距和相机高度的金字塔迭代优化方案。使用基础的相机标定,得到一个基础标定结果;设定沿道路方向优化对比内容为道路标线,垂直于道路方向上为道路宽度;设定焦距和相机高度优化范围及初始优化步长,并采用金字塔迭代的方式进行结果优化,最终得到最佳优化结果。在高速公路的数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提高相机标定参数的精度和稳定性,比之传统标定算法,在沿道路方向上精度提高8%,垂直于道路方向精度提高6.5%,综合精度提高6.5%;在云台相机改变位姿和焦距过程中,相机高度波动稳定在2%以内。 相似文献
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“存储墙”问题是高性能处理器设计必须跨越的障碍之一, 高效、智能的Cache系统是处理器存储体系的关键因素。具有分支预测能力的处理器在猜测执行分支路径上访存指令时取回的存储器数据所导致的Cache污染会显著影响Cache和处理器性能。分析了猜测执行和Cache数据污染对处理器性能的影响, 在此基础上结合分支预测机制的特征提出了一种基于分支路径跟踪的Cache污染控制技术——Contra, 通过构建分支路径跟踪表对猜测路径写入Cache的数据进行跟踪, 并对这些数据的存储、访问和替换过程进行控制, 有效地避免了污染数据对Cache效率的影响, 提升了处理器存储系统的性能。仿真结果表明, Contra技术相对于baseline结构来说, L1 D-Cache命中率提升幅度为0. 03%~6. 69%, 平均提升为1. 80%; IPC的提升幅度为0. 01%~6. 60%, 平均提升为2. 56%。 相似文献
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为了获取高速公路交通视频中目标车辆的行驶轨迹,提出一种基于视频的多目标车辆跟踪及实时轨迹分布算法,为交通管理系统和交通决策提供目标车辆交通信息.首先,使用YOLOv4算法检测目标车辆位置及置信度.其次,在不同场景条件下,使用提出的基于稀疏帧检测的跟踪方法,结合KCF跟踪算法,将车辆数据进行关联获取完整轨迹.最后,用车辆分布图和交通场景俯视图显示轨迹,便于交通管理与分析.实验结果表明,提出的跟踪方法在车辆跟踪中有较高的跟踪正确率,同时基于稀疏帧检测的跟踪方法处理速度也较快,实时轨迹分布正确反映了真实场景的车道信息以及目标车辆运动信息. 相似文献