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1.
通常使用传输线方程来分析输电线路上的电磁暂态过程。文章讨论了在线路一端开路、另外一端施加阶跃直流电压时传输线方程的解析解,讨论中考虑线路电阻。文章利用了2种方法:基于分离变量法求解偏微分方程、基于留数法进行拉普拉斯反变换。研究所得解析解是以三角函数表示的级数,各次谐波为驻波,可转换为前、反行波形式。2种技术路线截然不同的方法得出完全相同的公式。 相似文献
2.
北部湾盆地涠西南凹陷二号断裂带由一组雁列式正断层组成,断层相互叠接部位形成大型变换带,前人对该大型变换带的控储作用一直缺乏系统的研究。以三维地震和钻井资料为研究基础,对二号断裂变换带的展布特征、演化过程及控储作用开展了系统分析。二号断裂主要受新生代两期伸展活动的影响:早始新世,受北西-南东向伸展应力控制,基底断层复活,形成北东向的单一、连续大断层;渐新世中、晚期,伸展应力转为近南北向,基底断层活动减弱,上部盖层内发育分段式、雁列式断层,断层联接部位形成变换斜坡,并控制了B洼流沙港组一段的重力流沉积体发育。西北物源大型三角洲经由各分段断层间的变换斜坡进入B洼,在重力作用下发生二次搬运形成富砂湖底扇,钻井证实B洼流沙港组一段重力流沉积体呈北东向平行于二号雁列式断裂分布,沉积类型主要为砂质碎屑流。该认识为深洼带流沙港组一段岩性圈闭的勘探提供了理论依据,并取得了较好的勘探成效。 相似文献
3.
4.
准噶尔盆地中部1区块(准中1区块)侏罗系三工河组是陆相地层油气勘探的热点层位。在三工河组沉积时期,准中1区块沉积了一套较为稳定的浅水三角洲—滨湖相地层。准噶尔盆地在早侏罗世处于张性构造环境,盆地具有盆大、水浅和坡缓等沉积特征,在盆地腹部的地震剖面中较难进行高分辨率层序地层对比。通过对自然伽马测井曲线进行小波变换和合成预测误差滤波分析,实现高分辨率层序地层划分。在单井中识别出小波变换最佳尺度因子(a),分别对应短期旋回、中期旋回和长期旋回,尺度因子的能量越大,自然伽马测井曲线值变化越剧烈,判定为水进面或者水退面。基于合成预测误差滤波分析技术,三工河组中识别出负拐点和正拐点,负拐点指示层序界面,也有可能是最大水泛面;正拐点指示初始水泛面。依据合成预测误差滤波曲线的负趋势和正趋势,判别沉积地层的旋回性。准中1区块三工河组基准面分析,证实了小波变换和合成预测误差滤波分析在沉积环境稳定的陆相地层研究中具有较好的适用效果和应用前景。根据基准面旋回的变化分析沉积过程,指出三工河组二段是主要砂体发育层位,是重点的勘探方向。 相似文献
5.
水体及悬浮粒子对光的吸收、折射及反射导致水下图像对比度低及细节模糊,单一图像增强算法难以适用于水下复杂环境识别.为了解决该问题,提出基于小波变换和改进的γ-CLAHE相融合的图像增强算法.通过快速中值滤波去除图像中噪声,向CLAHE算法中加入自适应伽马变换,解决CLAHE算法处理水下图像色彩失真,丢失孤立点、细线,画面突变等问题. 利用改进的γ-CLAHE算法处理小波变换分解后的低频部分,增强图像并加快运行速度. 通过小波逆变换将γ-CLAHE算法处理后的低频部分和双边滤波处理后的高频部分相融合,得到最终的增强图像. 将实验图像同传统CLAHE、Retinex、Singh融合算法的处理图像进行对比,验证本研究算法在水下图像处理方面的有效性和优越性. 相似文献
6.
在冷油管接头螺纹中径的不良分拣检测过程中,因采用人工检测而存在检测准确率低、效率低下的问题,为此,提出了一种基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣检测系统。首先,基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣的方案,在三针法中径测量原理的基础上,提出了基于机器视觉的四针法的虚拟量针定位算法,并通过Hough变换获取了牙线直线,结合线切圆定位的方法,自动获得螺纹中径线,实现了对中径的自动测量;然后,以冷油管螺纹中径检测分拣评价标准为依据,进行了机器视觉系统的选型,完成了基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的总体设计,并结合机器视觉的螺纹中径检测控制系统的控制流程,完成了对控制程序的设计;最后,从系统检测精度和重复精度两方面出发,对基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的精度和分拣能力进行了验证。研究结果表明:系统可很好地对产品螺纹中径不良品进行筛选,且检测精度达到0.01 mm,重复性精度达到0.001 mm;该检测系统可为同类型产品的品质检测提供一种新的解决方案。 相似文献
7.
考虑桥梁挠度中的温度效应和长期挠度成分将会一定程度影响到桥梁的安全评估,提出基于经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)结合快速独立分量分析(fast independt component analysis,简称FastICA)方法对温度效应和长期挠度进行分离。首先,利用经验小波变换分离出日温差效应;其次,考虑年温差效应与长期挠度频率相近难以分离,因此运用经验小波变换自定间隔把傅里叶频谱上年温差和长期挠度部分划分成多个区间,并在每个区间内构造相应的小波滤波器,将单通道的挠度信号转化成无虚假模态的一系列本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);然后,把多通道的IMF矩阵运用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)降维;最后,将降维后的信号采用FastICA处理,实现桥梁挠度年温差和长期挠度的分离。数值仿真结果以及桥梁实测数据研究结果均表明:该方法能有效地分离挠度监测信号中的温度效应和长期挠度,且分离效率高。 相似文献
8.
针对传统故障诊断方法过于依赖人为经验的缺陷,提出小波变换和二维密集连接扩张卷积神经网络(WT-ICNN)的风电齿轮箱智能故障诊断方法. 所提方法将一维振动信号通过连续小波变换(WT)转换成二维故障图像;再将二维故障图像输入ICNN中进行训练和测试. 通过齿轮箱开源数据和风场实测数据验证结果表明,与传统故障诊断方法相比,所提方法采用密集连接的结构自适应特征提取时频图,有效加强了故障特征的利用效率;在对风电齿轮箱的故障诊断中,所提方法具有更好的特征复用能力和更高的诊断精度. 相似文献
9.
为保证在摘酒过程中基酒分段的准确,研究通过利用傅里叶变换近红外设备对整个摘酒过程中的基酒样品进行光谱采集,使用支持向量机(SVM)对最优预处理的基酒光谱建立基酒分段模型,其模型训练集的正确率为93.02%,测试集判别率为90.08%。为减少建模时间和提高模型的可靠性,使用核主成分分析(KPCA)对基酒光谱数据降维,并对此建立基酒分段模型。其训练集正确率为94.81%,测试集判别率为90.75%,相比无KPCA分析时的分段模型训练集高1.79%,测试集高0.67%。为进一步提高模型的判别能力,使用马氏距离(MD)剔除了降维后的异常数据样品,创建的基酒分段模型训练集对基酒段数的正确率为98.72%,测试集正确率为98.75%。剔除异常样品后的分段模型的训练集正确率提高了3.91%,测试集判别率提高了8%。以上研究表明了KPCA+MD+ SVM基酒分段模型能对基酒进行快速判别,为近红外光谱在自动化摘酒方面提供了一种理论可能。 相似文献
10.
遥感生态指数(RSEI)自提出以来,已得到广泛的应用。近年来,也有学者对其进行了修改。研究基于主成分变换的机理和应用实例,分析了修改的遥感生态指数(MRSEI)的合理性及其与RSEI的区别。结果表明:MRSEI指数将不具生态含义的第二主成分和第三主成分加入具有明确生态含义的第一主成分进行加权求和计算,其结果不仅降低了第一主成分的占比,无法增加原RSEI的信息量,而且还导致各主成分分量互相干扰,造成MRSEI结果的低估或高估。因此,这一修改缺乏合理性。研究同时还对用户在计算RSEI指数中碰到的一些问题进行分析。RSEI在使用中应注意采用植物生长季节的地表反射率数据;当研究区有大面积水体时,必须对水体进行掩膜;而只有当对生态起正面影响的绿度(NDVI)和湿度(Wet)指标在PC1的载荷为负值时,才必须进行“1 – PC1”的还原运算。 相似文献