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1.
针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大. 相似文献
2.
王其伟 《西南石油大学学报(自然科学版)》2020,42(1):78-83
气井生产时,井底积液会影响气井产量,甚至导致气井停产。加入泡沫剂、更换小直径油管或氮气举升等措施排出井底积液是保证气井生产的重要手段,但造成液体回流的井筒结构并没有变化。改变适合于单相流体的均一井筒结构,降低气液两相流中液体在井筒的回流,提高气体携液能力,形成适用于气液两相流的井筒结构,可以改善气井生产。实验设计了安装于管筒内的类似于倒置漏斗形的多级孔板装置,以井底气体为动能,借助“爬楼梯”原理,利用孔板减少或阻止液体回流,使液体通过多级孔板逐级上升;实验利用气体压缩机提供气源,测试了不同气体流速下,加入孔板对于气体和泡沫携液能力的影响。实验表明,在管筒内加入液体回流限制装置,大幅度地提高了管筒的气体携液能力和排液效果,减少了管筒液体回流量,降低了气体排液和泡沫排液的气体流速临界值。多级孔板可用于气井增产,能够提高气体携液能力,提高泡沫携液效果,降低泡沫剂的使用量和井底残液,但在实际生产中气体流量和装置的匹配性,还有待于在现场试验中进一步验证和优化。 相似文献
3.
《云南民族大学学报(自然科学版)》2015,(6):510-513
普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个. 相似文献
4.
疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性. 相似文献
5.
本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量. 相似文献
6.
7.
为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84%,召回率为87.70%,总体精度为88.27%;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29%、0.67%、0.97%,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础. 相似文献
8.
针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点,提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法,并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性;手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明,该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。 相似文献
9.
<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展 相似文献