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题名基于探地雷达的路基地下异常体全波形反演
被引量：5
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作者
胡磊磊
陈康
黄德军
杨荣
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机构
广西壮族自治区地球物理勘察院
广西壮族自治区第七地质队
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出处
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期195-202,共8页
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基金
广西地方标准制修订项目(2022-1505)。
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文摘
路面塌陷及地下空洞隐患往往较为隐蔽且事发突然,造成了人们生命和财产的巨大损失,对于道路塌陷及地下空洞隐患的检测分析显得至关重要。探地雷达(Groud Penetrating Radar,GPR)因其具有精度高、效率快、连续无损、实时成像等优点,是目前城市道路塌陷隐患探测的主要方法。针对GPR传统目标函数全波形反演(Full Waveform Inversion,FWI)中激励源子波估计不准确而导致反演准确性和可靠性降低的问题,提出了一种褶积型目标函数FWI算法。对于路面塌陷及地下空洞2种情况,通过建立合成数据模型,与传统目标函数FWI的反演结果进行对比,说明了褶积型目标函数FWI算法在激励源子波估计不准确的情况下依然可以得到良好的反演结果,验证了该算法的有效性;最后将该算法用于2组不同灾害类型的GPR实测数据中,分析反演得到的地下介质相对介电常数分布情况,验证了褶积型目标函数FWI算法对于实测数据的实用性,从而为路基地下异常体探测提供理论依据。
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关键词
探地雷达
全波形反演
褶积型目标函数
路面塌陷
地下异常体
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Keywords
ground-penetrating radar
full-waveform inversion
convolution objective function
road collapse
underground anomalous body
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名面向直驱风力发电系统的控制算法优化设计
被引量：1
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作者
万抒策
苏人奇
钱韫辉
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机构
中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
上海擎测机电工程技术有限公司
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出处
《自动化与仪表》
2023年第9期46-50,共5页
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文摘
针对直驱风力发电机组的功率输出不稳定、频率波动超出安全范围问题,该文提出了一种基于深度学习网络预测控制的直驱风力发电系统控制策略。以直驱风力发电系统的频率误差和输出功率为优化目标函数,并将系统的频率变化及风力发电机的转矩限制作为约束条件,利用时间卷积神经网络(TCN)与门控循环单元(GRU)构建预测模型。可行性验证结果表明,在低风速及高风速下有功功率输出的标准差分别为0.04 MW及0.05 MW,轴转矩标准差分别为0.01 MNm与0.05 MNm,推力标准差分别为0.04 MN和0.05 MN,证明了该策略可有效降低直驱风力发电系统输出功率的频率波动。
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关键词
直驱风力发电系统
风电场
时间卷积神经网络
门控循环单元
优化目标函数
模型预测控制
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Keywords
direct drive wind power generation system
wind farm
time convolution neural network
gated loop unit
optimizing objective function
model predictive control
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分类号
TM315
[电气工程—电机]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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