利用热驱动制冷循环回收压缩余热,将制取冷量用于冷却各级空压机入口空气,从而实现压缩余热“自利用”,是降低空压机组能耗,促进空分装备低耗化的有效途径之一。本文主要构建了基于有机朗肯–蒸气压缩制冷的空压流程(ORVC-ACS)和基于吸...利用热驱动制冷循环回收压缩余热,将制取冷量用于冷却各级空压机入口空气,从而实现压缩余热“自利用”,是降低空压机组能耗,促进空分装备低耗化的有效途径之一。本文主要构建了基于有机朗肯–蒸气压缩制冷的空压流程(ORVC-ACS)和基于吸收式制冷的空压流程(ARS-ACS)的热力学模型,对比分析了环境温、湿度和冷冻水出口温度对两种压缩余热自利用系统的性能影响。结果显示,当气候条件发生波动时,采用ORVC回收压缩余热可产生更高的节能效益,节能率可达3.5%,而ARS-ACS的节能率仅为2.6%。此外,高冷冻水输送温度更有利于ORVC-ACS的节能效果,六万等级空分系统的节能量最高可达854 k W。展开更多
为应对风力机齿轮箱振动信号压缩与重构过程存在复杂的参数设置问题,提出了基于模拟退火多种群遗传算法(Simulating Annealing and Multiple Population Genetic Algorithm,SA-MPGA)自适应设置过完备学习字典生成、振动信号压缩、压缩...为应对风力机齿轮箱振动信号压缩与重构过程存在复杂的参数设置问题,提出了基于模拟退火多种群遗传算法(Simulating Annealing and Multiple Population Genetic Algorithm,SA-MPGA)自适应设置过完备学习字典生成、振动信号压缩、压缩信号重构过程所需参数集。在传统遗传算法基础上引入多种群思想,增加了遗传算法对解空间的覆盖。在种群繁衍时个体选择引入模拟退火策略在种群进化过程中以不同概率接受一定程度的劣解,从而有助于遗传算法跳出局部最优解的缺陷。基于SA-MPGA的多参数自适应选择降低了传统遗传算法容易收敛到局部最优解的概率。应用实际工程数据验证基于SA-MPGA多参数优化问题,实验结果表明,在保持压缩率的前提下,基于模拟退火多种群算法比基于遗传算法重构信号与原始信号的峰值信噪比提升了16.5%,相关性提升了12.5%,均方根误差降低了13.4%。展开更多
在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)的主要问题之一是:脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出...在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)的主要问题之一是:脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA,SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,并为雷达系统的实时分析提供了保障。展开更多
基金国家重点研发计划项目(No.2021YFE0112500)国家自然科学基金项目(No.52106029)funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement(No.101007976)
文摘利用热驱动制冷循环回收压缩余热,将制取冷量用于冷却各级空压机入口空气,从而实现压缩余热“自利用”,是降低空压机组能耗,促进空分装备低耗化的有效途径之一。本文主要构建了基于有机朗肯–蒸气压缩制冷的空压流程(ORVC-ACS)和基于吸收式制冷的空压流程(ARS-ACS)的热力学模型,对比分析了环境温、湿度和冷冻水出口温度对两种压缩余热自利用系统的性能影响。结果显示,当气候条件发生波动时,采用ORVC回收压缩余热可产生更高的节能效益,节能率可达3.5%,而ARS-ACS的节能率仅为2.6%。此外,高冷冻水输送温度更有利于ORVC-ACS的节能效果,六万等级空分系统的节能量最高可达854 k W。
文摘为应对风力机齿轮箱振动信号压缩与重构过程存在复杂的参数设置问题,提出了基于模拟退火多种群遗传算法(Simulating Annealing and Multiple Population Genetic Algorithm,SA-MPGA)自适应设置过完备学习字典生成、振动信号压缩、压缩信号重构过程所需参数集。在传统遗传算法基础上引入多种群思想,增加了遗传算法对解空间的覆盖。在种群繁衍时个体选择引入模拟退火策略在种群进化过程中以不同概率接受一定程度的劣解,从而有助于遗传算法跳出局部最优解的缺陷。基于SA-MPGA的多参数自适应选择降低了传统遗传算法容易收敛到局部最优解的概率。应用实际工程数据验证基于SA-MPGA多参数优化问题,实验结果表明,在保持压缩率的前提下,基于模拟退火多种群算法比基于遗传算法重构信号与原始信号的峰值信噪比提升了16.5%,相关性提升了12.5%,均方根误差降低了13.4%。
文摘在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)的主要问题之一是:脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA,SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,并为雷达系统的实时分析提供了保障。
