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题名基于模型数据双驱动的短波MUF短期预测网络
被引量：2
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作者
李俊兵
曾囿钧
曾孝平
李国军
白晨曦
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机构
重庆大学微电子与通信工程学院
中国工程物理研究院电子工程研究所
重庆邮电大学超视距可信信息传输研究所
陆军工程大学通信士官学校
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期99-111,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.U21A20448,No.U20A20157,No.U22A2006)
重庆市基础研究与前沿探索基金资助项目(No.cstc2021ycjh-bgzxm0072)。
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文摘
针对短波最大可用频率(MUF)经典模型方法预测精度低及机器学习方法训练集数据获取难度大的问题,提出一种模型数据双驱动的双向门控递归单元(BiGRU)网络用于MUF短期预测。模型驱动方面,利用经典MUF预测模型生成的大规模数据集作为模型驱动训练集,经过2D CNN和BiGRU网络联合学习后,获得一个初步网络。数据驱动方面,使用小规模的实测数据集对初步网络进行二次训练,得到最终网络CNN-BiGRU-NN。仿真结果表明,所提网络与GRU网络、LSTM网络以及VOACAP模型相比,在日期尺度和时刻尺度上的平均均方根误差(RMSE)均有降低。
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关键词
短波通信
最大可用频率
短期预测
模型数据双驱动
CNN-BiGRU-NN
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Keywords
short-wave communication
maximum usable frequency
short-term prediction
model-data dual-driven
CNN-BiGRU-NN
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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题名煤矿带式输送机自换电巡检机器人关键技术研究
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作者
林斌
刘亚军
吴燕东
董晋国
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机构
华晋焦煤有限责任公司沙曲一号煤矿
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出处
《煤炭技术》
2025年第3期248-250,共3页
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基金
山西省重点研发计划项目(202102100401017)。
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文摘
煤矿带式输送机巡检机器人目前亟待解决的关键技术难题:带式输送机巡检机器人的续航能力、故障检测能力以及环境检测能力。为此设计了一款自主快速更换电池机构,提高了巡检机器人的续航能力;提出了基于热红外图像和可见光图像融合的带式输送机异常工况识别的方法,可以有效地在井下恶劣环境中提高带式输送机异常工况的识别精度;提出了基于模型和大数据双驱动的巷道瓦斯浓度预测方法,可实现准确、实时预测巷道瓦斯。
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关键词
巡检机器人
带式输送机
自主快速换电
图像融合
模型数据双驱动
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Keywords
inspection robot
belt conveyor
autonomous rapid power exchange
image fusion
datamodel dual-driven
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名城轨车辆电制动性能优化控制策略研究
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作者
刘东辉
赵雷廷
王永翔
刘衎
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机构
北京纵横机电科技有限公司
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出处
《机车电传动》
2024年第2期75-80,共6页
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基金
中国城市轨道交通协会科研专项(CAMET-KY-2022039)
中国铁道科学研究院集团有限公司院基金课题(2022YJ230)。
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文摘
针对城市轨道交通车辆启停频繁的特点,为实现精准停车、提升乘坐舒适度、降低损耗、节约能源等目的,文章提出一种异步电机纯电制动至零速停车的控制策略。在车辆运行全速范围内,利用数据与模型双驱动技术预测车辆最大可用减速度;在车辆电制动低速区段,设计减速度控制器针对电机制动转矩指令值进行实时调节;采用离散化闭环全阶转子磁链观测器辨识电机运行频率,从而利用辨识频率值替代速度传感器采集频率值完成停车过程。最终,通过半实物仿真平台和车辆运行试验证明上述研究策略的有效性。
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关键词
城市轨道交通
零速电制动
数据与模型双驱动
减速度控制器
全阶转子磁链观测器
半实物仿真平台
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Keywords
urban rail transit
zero-speed electric braking
model and data dual drive
deceleration controller
full-order rotor flux observer
hardware-in-the-loop simulation platform
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分类号
U231
[交通运输工程—道路与铁道工程]
U260.352
[机械工程—车辆工程]
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