【摘 要】
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基于TMS320C6748与Spartan-6平台完成声学多普勒流速剖面仪(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCP)的设计,并实现高含沙量情况下的水流流量精确测量。数字信号处理模块(Digital Signal Processing, DSP)完成上位机通信、系统控制、现场可编程门阵列模块(Field Programmable Gate Array, FPG
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基于TMS320C6748与Spartan-6平台完成声学多普勒流速剖面仪(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCP)的设计,并实现高含沙量情况下的水流流量精确测量。数字信号处理模块(Digital Signal Processing, DSP)完成上位机通信、系统控制、现场可编程门阵列模块(Field Programmable Gate Array, FPGA)交互、外设数据接入、信号数据处理等功能,FPGA完成发射信号调制、接收信号采集等功能。利用测量船搭载ADCP高沙流量测量系统在黄河流域进行测量,ADCP接入全球定位系统(Global Positioning System, GPS)和测深仪数据,在高含沙量水域进行断面流量测试,验证系统的可行性及测量精度。结果显示,在含沙量达到15.5 kg·m-3的水文环境下,ADCP系统可正常稳定地完成测量作业,测量得到的流量相对误差为1.01%,满足高精度流量测量系统的要求。
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为解决烟草行业设备保养人工检查效率低、标准不一等问题,设计了一种基于深度学习的卷包设备清洁保养质量判别系统。系统主要包括三个模型,基于深度学习的保养部位识别模型,判别采集到的图像是否是正确的保养部位;基于深度学习的脏物检测模型,从采集到的保养图像中检测出不合格的脏物;融入工艺知识的保养质量判别模块,根据检测到的脏物和保养部位信息,判别保养是否合格。以武汉卷烟厂卷包车间为例进行现场测试,结果表明:系
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在紧急情况下,变压器增加负载,超过名牌额定容量运行是一个完全有效的方法。然而,必须进行全面分析,以确定合适的过负载的数量和时间。
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