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941.
全相位与Geiger算法的岩石声发射源定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
Geiger定位算法在岩石定位分析中得到广泛应用,但是对初始值要求非常严格,若初始值选择不当,则很难进入收敛范围。为了提高定位精度,减少迭代次数,针对这些问题,提出全相位与Geiger算法的岩石声发射源定位方法。首先进行花岗岩(50 mm×100 mm×50 mm)断铅实验,接着充分利用全相位FFT相位不变性的优势分析断铅信号,通过相位差法求出时延同时反演声发射源求出Geiger迭代初始值,最后综合最小二乘法与Geiger算法,迭代求出最优解。实验仿真结果显示此算法的平均误差相比美国PCI-2型声发射仪器定位结果降低了约5 mm,有效解决了Geiger初始值选取的问题,能够迅速进入收敛范围,提高了收敛速度和定位精度。 相似文献
942.
设计了一个汽轮发电机在线监测系统,以监测汽轮发电机运行过程中的各种参数.主要硬件包括各种传感器、西门子PLC以及触摸屏等;软件设计中PLC使用STEP7进行编程,触摸屏使用EB8000编程.PLC和触摸屏相结合,PLC作为控制器,具有模拟量输入、输出功能,能够满足汽轮机的调节和应用;在触摸屏中设定参考值,与实际值进行比较,监测过程中各种参数的变化,对汽轮发电机进行科学的预知和预判,以保证其能够稳定运行.系统优点是能够实时监测各种运行参数和状态,并可直接在触摸屏上显示,如果发生超速或者超温等故障,能直观地发现并发出报警信号.汽轮发电机在线监测系统的应用领域很广,主要在中大型热电厂、水电厂以及各种核电站. 相似文献
943.
针对电力系统中严重的谐波干扰问题,为提高其运行的安全有效性,去除谐波干扰并提高系统稳定性能成为研究热点。电网中常存在频率强烈波动或者白噪声强烈干扰的现象,虽说三谱线插值的FFT算法(基于Kaiser窗)的抗干扰能力很强,谐波参数估计也可以有较高的精准度,但是远不及使其与平均经验模态的总体水平来分解谐波的检测算法(EEMD)与直线度误差分析相结合。应用直线度误差来分析信号的谐波成分,有机结合了三谱线插值的FFT(基于Kaiser窗的)谐波检测分析法。通过对整体谐波分量的在线监测,不仅能够提高稳态信号的检测精度,还能提高系统的动态性能。本分析策略大限度地提高了计算精度以及系统稳定性。通过仿真分析得知,所述方法可以使系统具有较强的抑制频谱泄露能力,并能够显著降低栅栏效应的发生概率,进而使电力谐波信号的幅值误差、初相位误差和频率误差分别低于0.004 1%、0.002 4%和0.003 9%。 相似文献
944.
945.
946.
为促进渐进结构优化(Evolutionary Structure Optimization,ESO)法在桥梁找型方面的应用,阐述基于主应力删除准则ESO法的基本原理,研究不同M值对优化结果的影响,并建议在应用该法进行拓扑优化时取M≥10.应用基于拉应力占优删除准则的ESO法分析高跨比对缆索支承桥形式的影响,结果表明:当高跨比大于等于1/7时缆索支承桥的最优形式为斜拉桥;当高跨比低于1/7时最优形式为悬索桥. 相似文献
947.
以嵌入式微处理器C8051F020为控制核心,结合锁相放大原理完成微弱信号检测,系统主要由纯电阻分压网络、加法器、带通滤波器、相敏检波、移相器及ADC采集和单片机控制显示等电路组成.系统以相敏检波器为基础,其中加法器和纯电阻分压网络生成微小信号,将微小信号经过交流放大电路和带通滤波器进行选频放大,输出给相敏检波器的一端;将参考信号经过移相器移相,再经过比较器产生方波,相敏检波器比较两路信号后产生直流信号,最后经低通滤波器和放大器输出直流信号并检测出微弱信号,将直流信号经AD7705采样送入单片机处理后,通过液晶显示.经测试,本系统能较好地完成微弱信号的检测. 相似文献
948.
949.
在太阳能无人机飞行俯仰控制的研究中,为更好地满足太阳能无人机长航时的飞行要求,提出一种采用由多螺旋桨差动推力产生俯仰力矩从而达到俯仰控制效果的新型控制方法。太阳能无人机机翼的柔性结构特点造成飞行过程中螺旋桨产生纵向位移,为多螺旋桨差动控制提供了基础。由于多螺旋桨是过操纵机构,引入加权伪逆方法对多螺旋桨输入冗余进行控制分配,并与传统的升降舵LQR控制方法进行对比分析。仿真结果表明,多螺旋桨差动推力俯仰控制方法能达到良好的控制效果,且比传统升降舵控制更符合太阳能无人机飞行特点和可靠性要求,为太阳能无人机实现无气动舵面飞行控制提供了理论依据。 相似文献
950.
针对胃上皮肿瘤细胞图像(以下简称肿瘤细胞图像)黏结严重和信息冗余的特点,提出了一种将自适应观测矩阵的压缩感知(SAM-CS)和自组织特征映射(SOFM)神经网络相结合的算法。该算法将肿瘤细胞图像拉成列向量,然后利用通过自适应过程产生的观测矩阵,基于压缩感知理论对图像信息进行观测,产生线性观测向量,最后利用SOFM神经网络的学习算法对观测向量进行训练和分类,实现对肿瘤细胞图像的识别。实验表明,相比常用算法,该算法至少提高了4.2%的识别准确率和5.7%的运算速度。 相似文献