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高效节能的链式分层无线传感器网络路由协议 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种高效节能的链式分层无线传感器网络路由协议(ECR),阐述了协议的组织思想。本协议采用混合控制方式,有效结合中心控制方式和分布式算法的优势,产生两层链式簇结构;利用简单而高效的最大剩余能量原则选取父簇头,有效延长了网络第一个节点失效的时间和提高了网络能量利用率。通过与LEACH和PEGASIS 两协议的仿真比较,论证了ECR协议的高效性。 相似文献
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自动校零功能是要求光散射法扬尘在线监测仪在长期使用过程中数据漂移后进行自我修正,以减少缺乏自净功能带来的测量误差。该文搭建扬尘监测仪校准装置,探究市场上常见3类自动校零结构(无切换阀、前置切换阀、后置切换阀)高浓度淹没实验前后对零点测量效率、仪器采样流量、测量误差的影响。研究发现3种结构仅能实现“零点测量”,未实现零点校准,而零点测量效率为无切换阀>后置切换阀>前置切换阀。此外,前置切换阀积灰容易造成传感器二次污染,后置切换阀易造成传感器污染,均会影响传感器测量误差。因此,光散射扬尘在线监测仪需与传感器校零算法或定期清洗等方式相结合来最终实现目的,现有标准、规范需进一步细化对自动校零功能的检测方法和性能指标的设定,从而提高扬尘在线监测仪测量准确性和稳定性。 相似文献
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为实现采煤机截齿截割过程中磨损程度的在线监测和识别,提出一种基于RBF(Radical Basis Function)神经网络的截齿磨损程度多特征信号监测方法。提取截割过程中不同磨损程度截齿的振动和声发射特征信号,分别分析振动和声发射信号的峰值、时域图方差和频域图均方根值这6个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对RBF神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度在线监测与精确识别。实验结果表明:随着截齿磨损程度的加剧,截齿振动和声发射时域信号中信号峰值和方差均呈增大的趋势;振动和声发射的频域信号中频谱图均方根也呈现逐渐增大的趋势;基于RBF神经网络的截齿磨损程度监测系统的网络判别结果和测试样本的实际磨损程度类别相符,该RBF神经网络系统能够对截齿磨损程度类型进行准确的监测和识别。 相似文献
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近年来我国煤炭资源持续性大规模开采,如今国内的整体煤炭开采难度与日俱增,硬质煤层和黏性煤层的比例增加是制约煤炭开采效率的主要因素,而传统机械破煤技术很难实现硬煤、黏煤的高效截割。因此针对传统截齿在硬质和黏性煤岩破煤效果不佳的问题,从煤壁辅助预裂与截割相结合的角度出发,利用理论分析和数值模拟的方法研究了冲击预裂与截齿截割煤岩破碎特性,在综合考虑实际工作中的牵引、回转与冲击运动,提出了截齿运动轨迹模型,建立了预裂辅助冲击截齿的破煤轨迹数学模型,得到了截齿破煤运动轨迹的解析解。并根据分析结果建立了预裂辅助冲击截齿与传统截齿的单截齿滚筒破煤离散元模型,从破煤颗粒实际占比、破煤难易程度、截齿受力波动等角度对两种截齿的破煤特性进行了对比分析。研究结果表明:在破煤颗粒实际占比上,预裂辅助冲击截齿在煤体硬度同为f6时提高了31%,当黏度黏聚力为2.6 MPa时预裂辅助冲击截齿的效率提升接近14%;在破煤难易程度上,预裂辅助冲击截齿在硬度值为f6时可降低50%的破煤难度,当黏度黏聚力为1.88 MPa时,预裂辅助冲击截齿可降低约12%的难度;在截齿受力波动上,预裂辅助冲击截齿在硬质煤或黏性煤均能够减小近7 000 N的力,因此,开展预裂辅助冲击截齿的研究,将有利于破碎硬质和黏性等特殊煤岩介质。 相似文献
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