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高精准度气动力测量是激波风洞试验中的关键技术。在开展测力试验时,测力系统在风洞流场起动瞬间的冲击激励下产生振动,但振动信号无法在较短的有效试验时间内快速衰减,导致天平输出信号中耦合了惯性干扰。基于深度学习技术,对激波风洞天平信号在频域内开展数据处理,并针对动态信号的频域特征进行卷积神经网络建模分析,旨在消除测力信号中的惯性干扰。在频域模型训练样本和验证样本的结果分析中,天平信号的大幅惯性振动干扰被消除,达到预期的结果,验证频域建模分析方法的有效性和可靠性。此外,对处理结果进行误差分析,进一步验证该方法在激波风洞天平数据处理中具有较好的工程应用价值。 相似文献
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多种网络接入技术在煤矿远程监控系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前远程监控系统中数据传输方式单一的缺点,创造性地提出了一种基于多种网络接入技术的数据传输方案,以及其在淮南矿业集团瓦斯利用远程监控系统中的具体应用.多种传输方式具有互补性,可满足各种远程监控情况的需要,监控范围广、应用灵活、稳定可靠,具有重要的应用和推广价值. 相似文献
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基于卫星通信高动态、高精度的需求,提出了一种锁频环与锁相环相结合的双环载波跟踪系统.通过分析热噪声和动态应力对载波环跟踪精度的影响,指出了锁相环和锁频环的优缺点,给出了复合载波环的结构框图和工作流程.最后通过系统仿真,证明了复合载波环比单一载波环具有更全面的性能. 相似文献
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