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121.
基于函数链神经网络的管道煤气流量计量系统 总被引:6,自引:1,他引:5
在管道煤气计量系统测量中引入管道煤气相对湿度修正,并采用湿度传感器转换相对湿度信号,利用函数链神经网络对管道煤气工况温度下所对应的水蒸汽饱和压力进行拟合,得到基于函数链神经网络的管道煤气流量计量模型和在线计量系统,从而大大简化管道煤气流量计量软件,在流量计设计范围内实现管道煤气流量实时在线计量.实际应用结果表明,该计量系统测量管道煤气流量误差小于0.7%. 相似文献
122.
陈珍珍 《甘肃联合大学学报(自然科学版)》2006,20(1):68-70
研究了二维射影变换的二重元素与其变换矩阵的特征根之间的关系,指出了在什么条件下出现二重点(二重直线),在什么条件下出现二重点列(二重线束),探讨了二重点与二重直线之间的内在联系。 相似文献
123.
基于注入法的配电网接地故障检测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
外加诊断信号法检测中低压配电网单相接地故障是一种行之有效的故障选线和定位方法。本文分析了外加诊断信号检测中低压配电网单相接地故障的基本原理,对外加诊断信号源的技术要求及其加入故障系统的方法作了探讨,介绍了诊断信号的探测方法,从受过渡电阻和分布电容的影响方面分析了外加信号法的性能。 相似文献
124.
为了准确分析暂态信号对ZPW-2000A型轨道电路的影响,考虑传输线中由集肤效应引起的频变损耗问题,建立轨道电路分数阶多导体传输线(Multi-conductor Transmission Line,MTL)模型,针对ZPW-2000A轨道电路高频损耗下暂态响应分析,提出在时域内对轨道电路接收端电压的求解方法. 基于传输线理论建立轨道电路传输线系统模型,根据得到的模型建立分数阶传输线方程并对其进行求解. 首先,在空间域上利用紧凑有限差分法(Compact Finite Difference Method,CFD)将轨道电路分数阶传输线模型的偏微分方程组离散为常微分方程组;其次,利用G-L分数阶定义将以上方程组转化为整数阶常微分方程组;最后,利用精细积分与递归卷积相结合的方法,得到传输线上每点的电压与电流响应. 在双指数信号激励下,通过与状态变量法对比验证了该方法的准确性,两种求解方法的误差在7%以内,且本文方法耗时较短. 分析了不同暂态信号输入下轨面过电压变化规律,发现信号频率越大,轨面过电压幅值越小;道床电阻越大,轨面过电压幅值越大且信号从衰减到稳定的时间越长. 本文方法可以准确、高效地分析高频损耗下ZPW-2000A型轨道电路暂态响应. 相似文献
125.
大直径盾构隧道面临着复杂地层带来的挑战,传统的设计方法往往选择钻孔揭示的最不利地层断面或者采用平均化的地层,无法准确反映掘进面临的真实地层情况.因此,利用现有钻孔勘察信息建立耦合马尔可夫链模型,确定盾构掘进过程中最可能穿越的典型地层断面.采用不同设计参数展开数值模拟,以盾构隧道收敛变形相关指标的标准差作为鲁棒性指标,提出了一种基于地层变异性的大直径盾构隧道鲁棒性设计方法.研究结果表明,耦合马尔可夫链模型的最典型断面为盾构隧道提供了更准确的地层条件,使得鲁棒性设计更具适用性.最后,对现阶段常用的地层设计方法进行了优化,确保掘进过程中地层选择更接近实际情况,在有效降低隧道建设成本的同时,使得隧道具备更好的鲁棒性. 相似文献
126.
127.
128.
陆地地震勘探环境噪声的混沌性建模研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提取地震资料中的有效信息, 了解环境噪声的性质和产生机制, 提出了一种陆地地震勘探环境噪声的混沌建模方法。该类环境噪声具有混沌性出发, 采用经典混沌杜芬(Duffing)系统对中国林带测区的环境噪声进行建模。根据Duffing 系统的非线性特征, 采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法对系统参数进行求解,并对模拟噪声记录与实际环境噪声从时域波形, 相态图, 频谱图以及李雅谱诺夫(Lyapunov)指数等方面进行对比分析。结果表明, 模拟噪声记录可保持实际环境噪声的混沌性, 且在时域波形, 相态图和频谱图上拟合较好。利用此模型获得的替代数据更加接近实际噪声, 从而为压制环境噪声提供新对策, 为复杂环境下的地震勘探提供理论支持。 相似文献
129.
周加强 《济南大学学报(自然科学版)》2000,14(4):365-367
给排水管道、阀门和管件的渗漏;给排水管道的跑、冒、堵塞;采暖管道渗漏,局部立管散热器不热;器具、设备安装不牢固等是住宅建设中常见现象。文中通过对这些现象的分析,给出了相应的预防措施。 相似文献
130.
目的研究控制系统中传感器软硬故障诊断和信号恢复.方法提出一种两级神经网络(NN)包括一个主神经网络和若干个局部神经网络方法.主神经网络负责诊断传感器故障,其输入为各传感器在时刻t的信号,输出为各传感器在时刻t+1的信号.各局部网络负责传感器故障诊断和信号恢复.每一个局部网络对应一个传感器,局部神经网络输出为相应的传感器在时刻t+1的信号,其输入为其余传感器在时刻t的信号.各网络均采用先学习,后工作的在线学习方法.结果与结论所述方法具有在线学习、故障误检率低、可以诊断多个传感器软硬故障的优点.对气垫船中传感器软硬故障诊断的仿真结果表明,该方法是行之有效的. 相似文献