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1.
为解决雷达实时信号处理功能及性能有效验证问题,文中设计并实现了一种宽窄带一体化、多通道雷达数据回放系统。该系统按雷达工作的时序和数据率将雷达回波数据发送至实时信号处理系统,从而对目标跟踪场景进行复现,实现雷达实时信号处理功能及性能的有效验证。系统硬件平台由磁盘阵列服务器与两块PCIe光纤板组成。基于Xilinx系列产品,结合系统特点对PCIe DMA控制流程及响应机制做进一步调整,实现了服务器到光纤板的雷达回波数据高速批量传输。根据雷达工作机制及回波数据结构,设计FPGA回放控制状态机及相关功能模块,严格按照雷达工作的时序和数据率使雷达回波数据由光纤板传输至实时处理系统。分别设计软件同步控制方法和硬件同步控制方法,保证多板卡数据回放的同步性。测试结果表明,该系统实现了宽、窄带雷达回波数据的板间同步回放,各数据类型分别支持6路并行数据通道,数据回放峰值速率可达1 920 MB·s-1。文中系统可依托雷达原有硬件平台实现,无需增设板卡和线缆,具有良好的集成性与通用性,目前已被应用于某多功能相控阵雷达中。  相似文献   
2.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。  相似文献   
3.
为了提升大型机组设备故障信息的提取效率,实现故障可视化诊断,提出大数据处理环境下大型机组设备故障可视化诊断方法。采用基于工作变形分析( ODS )的振动可视化技术完成大型机组设备的振动分析,获取设备不同模态下的故障频率响应信号,并将其频率谱作为故障特征,利用模糊减法聚类算法获取故障诊断结果;并利用三维平行散点图与人机交互将故障诊断结果可视化呈现。测试结果表明,该方法可通过数据聚类有效完成大型机组设备故障诊断,并且具备较好的可视化效果,可满足大型机组设备故障的可视化需求。  相似文献   
4.
The term environmental innovation system refers to an innovation network composed of enterprises, universities, and research institutions involved in the development and diffusion of environmental technology, with the participation of a government. An environmental innovation system not only exerts important impact on the achievement of carbon neutrality but also affects social and economic activities. Investigations on environmental innovation system performance constantly assume a single-stage independent system while ignoring its internal structure. However, such systems are composed of environmental innovation research and development (R&D) and environmental innovation conversion subsystems. A two-stage data envelopment analysis (DEA) model is developed in this study to analyze the efficiency of Chinese regional environmental innovation system by opening the “black box” and considering shared resources. Empirical results indicated that China presents high overall environmental innovation efficiency although some regions need to improve. Regions with low efficiencies in both environmental innovation R&D (EIR) and environmental innovation conversion (EIC) subsystems should expand their investment in and strengthen the management of environmental innovation resources. Regions with low EIR efficiency should improve the absorption and transformation of environmental innovation achievements. Regions with low EIC efficiency should increase investment in the commercialization of environmental innovation achievements and encourage green economy industries, such as new energy, art, tourism, and environmental protection.  相似文献   
5.
Industry 4.0 aims to transform chemical and biochemical processes into intelligent systems via the integration of digital components with the actual physical units involved. This process can be thought of as addition of a central nervous system with a sensing and control monitoring of components and regulating the performance of the individual physical assets (processes, units, etc.) involved. Established technologies central to the digital integrating components are smart sensing, mobile communication, Internet of Things, modelling and simulation, advanced data processing, storage and analysis, advanced process control, artificial intelligence and machine learning, cloud computing, and virtual and augmented reality. An essential element to this transformation is the exploitation of large amounts of historical process data and large volumes of data generated in real-time by smart sensors widely used in industry. Exploitation of the information contained in these data requires the use of advanced machine learning and artificial intelligence technologies integrated with more traditional modelling techniques. The purpose of this paper is twofold: a) to present the state-of-the-art of the aforementioned technologies, and b) to present a strategic plan for their integration toward the goal of an autonomous smart plant capable of self-adaption and self-regulation for short- and long-term production management.  相似文献   
6.
刘佶林  李德坤 《黄金》2022,43(1):1-6
随着技术经济指标的逐步提升和生产设备的升级更新,矿山生产组织逐渐成为制约铜曼露天矿生产效率的重要因素。从生产组织管理角度分析影响生产效率的因素,并通过优化就餐方式、调整润滑油加注时间、改变交接班模式和调整维修人员工作时间等方式优化矿山生产组织。年采剥生产能力预计可提升80万m3以上,可为同类型露天矿山的生产组织管理提供借鉴。  相似文献   
7.
断裂韧性是用于表征反应堆压力容器(RPV)钢脆性状态的重要指标。在开展相关研究时,由于辐照空间小等原因,一般采用小尺寸紧凑拉伸(CT)试样。为掌握CT试样尺寸变化对国产RPV钢断裂韧性测试结果的影响,对国产A508-3钢的不同尺寸CT试样进行了测试分析,采用Beremin模型方法研究了尺寸效应对断裂韧性数据的影响,并建立了不同尺寸CT试样的断裂韧性数据归一化模型(TSM)。结果表明,同一温度下实验测得的断裂韧性值随试样尺寸的减小逐渐增大,不同样品通过标准方法得到的归一化数据存在偏差,本文建立的TSM可有效减小换算数据偏差。  相似文献   
8.
辐射剂量场的重构是核事故后开展应急工作的一种重要手段。为了比较不同插值方法用于辐射剂量场重构的优劣,基于日本福岛第一核电站事故后发布的监测数据,分别利用反距离权重插值法、克里金插值法、线性三角网插值法和径向基函数插值法4种方法进行辐射剂量场重构。通过划分不同数量的测试集,以均方根误差、平均绝对误差以及标准偏差为判别依据,将这几种插值方法对辐射剂量场重构的精度进行对比。研究结果表明,径向基函数插值法的均方根误差和标准偏差均保持在1.7以下,平均绝对误差保持在0.41以下,在插值精度上优于其他3种方法,能够更准确地确定福岛核事故后辐射剂量分布,并有望扩展到其他辐射剂量场,为开展后续核应急工作提供有力的剂量评估与辐射剂量场重构工具。  相似文献   
9.
In this article, energy efficient ensemble clustering method (EECM) with black widow optimization (EECM-BWO) algorithm is proposed for effective data transmission with the help of real time flood disaster monitoring wireless sensor network (WSN). Initially, unified scalable ensemble clustering algorithm based on ensemble generation and consensus function is proposed for selecting the optimal routing path among the node using BWO algorithm. Then, biologically inspired routing black widow spiders optimization algorithm is proposed to trade off the nodes energy level, self-organization, and self-configuration in the WSN. The simulation is performed using NS2 simulator for validating the performance of the proposed EECM-BWO method. Here, in node, low delay achieves 24.07%, 72.58%, 51.36%, 81.75%, 77.74%, high packet delivery ratio achieves 70.83%, 53.93%, 90.23%, 43.58%, 24.58%, low packet drop attains 77.93%, 72.76%, 61.56%, 51.87%, 34.35%, low energy consumption attains 75.9%, 52.94%, 65.81%, 58%, 41.2% compared with existing energy-efficient clustering approach consolidated game theory as well as dual-cluster-head mode for WSNs energy-aware clustering by cuckoo optimization approach (EECM-COA), energy-aware clustering-based routing using multi-path reliable transmission with routing and control board (EECM-RCB-MRT), adaptive repair algorithm with temporally ordered routing algorithms for flood control strategy (EECM-AR-TORA-FCS), passive multi-hop clustering algorithm (EECM-PMC), dynamic source routing protocol based on genetic algorithm-bacterial foraging optimization (DSR-GA-BFO).  相似文献   
10.
运用数据挖掘技术进行铁路事故类型预测及成因分析, 对于建立铁路事故预警机制具有重要意义. 为此, 本文提出一种基于梯度提升决策树(Grandient boosting decision tree, GBDT)的铁路事故类型预测及成因分析算法. 针对铁路事故记录数据缺失的问题, 提出一种基于属性分布概率的补全算法, 最大程度保持原有数据分布, 从而降低数据缺失对事故类型预测造成的影响. 针对铁路事故记录数据类别失衡的问题, 提出一种集成的GBDT模型, 完成对事故类型的鲁棒性预测. 在此基础上, 根据GBDT预测模型中特征重要度排序, 实现事故成因分析. 通过在开放数据库上进行实验, 验证了本文模型的有效性.  相似文献   
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