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由于激光外差干涉测量系统光机平台无法模拟多普勒频移,并且商用信号发生器无法实现多种类、高复杂度的星间外差干涉信号模拟,不能对空间引力波探测的相位计进行全面测试。通过分析外差干涉信号的特性,研究信号模拟系统的实现原理及方法,设计了空间引力波探测激光外差干涉信号模拟系统。首先,应用直接数字合成器(DDS)模拟外差干涉信号。其次,通过频率偏移方式模拟多普勒效应,应用混合同余算法生成散粒噪声并调制到外差干涉信号中。最后,基于FPGA搭建系统硬件平台,通过示波器及频谱分析仪分析生成信号的时频特性。实验结果表明,信号模拟系统在2~20 MHz的频率范围内杂波抑制度为?53 dBc,谐波(二次)抑制达到?47 dBc,生成信号的时频特性符合理论预期,满足空间引力波探测相位计的地面测试需求。 相似文献
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地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network, J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。 相似文献
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特征提取是故障诊断问题的关键,风电机组齿轮箱负载多变,振动数据量大、信息密度低,导致多模态融合诊断方法的特征学习性能和计算成本难以兼顾。为此,提出了基于多模态时频图融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,使用小波包分解算法对齿轮箱振动数据集进行故障特征分析;然后,将所得分解子信号和原始信号分别转化为二维时频图像,形成体现小波域和时频域的互补故障特征;最后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)分别学习图像纹理的深层特征并进行特征融合,训练基于CNN-ViT(vision transformer)的多模态故障诊断模型。以凯斯西储大学齿轮箱轴承数据进行验证,所提模型在变负载和未知故障下,相比其他单模态和多模态方法具有较高的准确率,时频图融合方法能够以较低计算成本实现小波域和时频域双模态的故障特征学习。 相似文献
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针对本钢南芬选矿厂中矿再磨选系统精矿铁品位波动较大的问题,进行了原因分析、改造方案研究与实践。改造后的实践表明:①通过将中矿再磨选系统的1段磁选机改造为孔宽009 mm的高频振动筛,铁精矿中磁铁矿的单体解离度提高了3.06个百分点,为后续磁选获得高品质铁精矿创造了条件。②优化后流程的精矿品位和回收率均得到有效提高,精矿铁品位达到了66.82%,较改造前提高了0.81个百分点,铁回收率提高了2.53个百分点。③回收率的提高以及前段球磨机处理能力的释放,年多产7.7万t精矿,可增加销售收入3 350万元/a,年多创利润6365万元。较好地达到了改造的目的。 相似文献
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针对本钢对进口矿的依存度较高、进口矿价格波动对本钢经济效益影响较大、原料供应战略安全面临巨大风险和挑战等问题,采用SWOT方法详细分析了本钢自有矿山资源的优劣、威胁与机会,并提出对策。建议在立足国内资源的基础上,发挥自主资源优势,提高自给率;拓宽地方原料采购渠道,充分利用鞍本地区地方铁矿山的铁精矿产品;提高废钢炼钢工艺,增强和完善废钢的回收、利用体系;大力发展智慧矿山,提高矿山劳动生产率和经济效益收益率;继续推进钢铁行业去产能和转型升级。通过全面科学建立铁精矿保障体系,实现本钢持续健康发展。 相似文献
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