船用承压结构变形场混合数字孪生监测模型方法实现

[目的]旨在为实现船舶的全生命健康监测设计一种面向结构健康监测的混合数字孪生系统。可实时采集及反馈关键舱室结构的变形,从而提升航运的信息化和安全管理能力。[方法]首先,采用奇异值分解法对多组载荷形成的物理场信息进行数据压缩降维得到特定的标准正交基,创建基向量与载荷关系的响应面模型,输出基于实时输入载荷的有限元降阶模型。其次,采用基于地统计学的克里金插值算法,按照特定拓扑结构布点,将实时的传感器数据和降阶模型输出的补充点位数据经由卡尔曼滤波算法进行融合修正,共同计算监测对象的变形情况。最后,通过构建变形监测软硬件系统,实现监测物理特性的采集到可视化的全过程。[结果]该系统在预设的载荷下,硬件采集系统能够稳定进行数据采集,配套的应用程序能够按照预期的要求进行实时可视化采集。[结论]该结构健康混合数字孪生系统满足船舶的健康监测需求,对未来船舶的高度一体化、智能化发展具有一定的参考意义。

基于随机森林的西北地区综合干旱监测模型研究

西北地区干旱灾害频繁,精准监测西北地区干旱情况对农业生产和经济发展具有重要意义。以2001年6月—2020年5月的气象站点数据和综合反映降水、植被、土壤等环境因素的多源遥感数据集为数据源,利用随机森林算法构建综合干旱监测模型,并研究模型在西北地区的适用性。结果表明:该模型输出的综合干旱指数(CDI)与气象综合干旱指数(MCI)各月份干旱等级一致率在75%以上;CDI与气象站点的标准化降水指数(SPI-3)和标准化土壤湿度指数(SSI-1)的相关系数分别为0.318~0.726和0.173~0.433,均达到极显著水平;CDI能准确反映西北地区典型干旱实例旱情的发展情况。研究表明,随机森林方法可用于西北地区综合干旱监测,具有一定的应用价值。

车用电机控制器母线2次载波电流监测模型

新能源汽车电机控制器工作时,功率器件常处于高频开断状态,导致电池与电机控制器间的直流母线上产生2倍PWM载波频次的电流谐波,针对该谐波引起的系统效率降低、控制能力下降及电气安全问题,提出一种基于控制系统建模的谐波监测模型。为提升模型系统的精度、稳定性,首先分析2次载波电流产生机理与车用电机全域高效运行控制原理,利用Matlab/fmincon非线性规划函数,设计高效、准确的转矩-转速二维驱动电流查表算法,并基于Matlab/Simulink环境建立车用电机控制系统电路模型。通过仿真和实验证明,所建模型在电机全工况域内,可以有效监测直流母线2次载波电流的变化特性,并具有很高的精度,且模型与算法结构简单,成本低,易于实现,具有很高的工程应用价值。

基于机器学习算法的城市供水管网漏损监测模型研究

文章提出一种基于机器学习算法的城市供水管网漏损检测技术,通过数据挖掘技术和非监督学习聚类算法建立24 h用水曲线及用水预测模型,对城市供水管网漏损情况进行实时监测。基于研究结果,选择某单位作为研究对象开展实例应用分析,通过实践证明此次研究设计的算法模型在实际应用中能够及时有效监测供水管网的漏损情况,具有可信度和应用价值。

基于贝叶斯算法的口腔器械不良事件风险监测模型构建研究

在医院开展医疗卫生服务时,因医疗器械不良事件而导致的医患纠纷和医疗事故会给患者就诊和医院发展带来严重的不良影响,针对其风险展开评估和预测,不仅能提前发现各类潜在风险,还能及时采取针对性处理措施,提高医院的管理水平。在口腔医疗领域,因其设计的医疗器械品目繁多、器械精细,患者口腔内部空间狭小,各类病症复杂,众多不良因素导致口腔器械不良事件发生率偏高,当前国内口腔科器械不良事件上报数已经进入前十之列。本文依托口腔医疗器械事故上报数据,基于朴素贝叶斯理论建立风险监测模型,通过对口腔科器械不良事件及相关伤害事故的数据进行分析,对潜在口腔器械不良事件进行风险预警,并提出了一些风险防控建议。

动车组空调机组制冷剂存量监测模型研究

研究动车组空调机组制冷剂R407C的存量监测和泄露量问题。基于Peng-Robinson状态方程等理论方程,研究基于容积、温度、压力计算制冷剂存量的可行性;结合物性数据库,建立基于干度、温度、压力、容积的制冷剂存量监测模型。通过实验验证,模型可以有效监测系统内制冷剂存量,具有较高可靠度。

银行机构反电诈监测模型的研究与实践

文章通过对反洗钱、反欺诈监测模型的探索与实践进行较为详细的综述,总结反电诈可疑交易监测模型的研究进展,并结合反诈模型监测的现实研究情况,归纳电信网络诈骗的典型特征,以此探讨反电诈事后、事前、事中控制模型的研究路径,同时给出一些具有代表性的可疑交易特征,为模型构建提供参考。为推动反电诈监测模型的进一步发展,文章提供3点建议:利用电诈典型特征改进专家规则与机器学习模型,提高监测性能;优化交易明细,为模型性能的提升提供更加坚实的基础;引入联邦学习,打破信息孤岛。

计算机模拟退火优化算法监测模型及模拟试验

计算机模拟退火优化算法的主要作用是在一个大的搜索空间中寻找最优解或近似最优解。它通过模拟退火的方式,跳出局部最优解,从而有机会找到全局最优解。监测模型中的目标函数通常是非凸的,意味着存在多个局部最优解。计算机模拟退火算法可以帮助跳出局部最优解,并在整个搜索空间中找到全局最优解或近似最优解。基于计算机模拟退火优化算法的基本原理,详细介绍该算法的退火过程以及计算流程,并从参数优化、鲁棒性改进等方面,指明该模型的优化与应用方向,以提高监测模型的性能和效果。

燃气轮机起动和停机监测模型的研究

基于参数概率分布的统计分析,研究正常状态基准模型,利用阈值方法建立燃气轮机运行参数边界,将其拟合得到转速与运行参数阈值的函数作为基准模型,并通过另一台燃气轮机试验数据对该基准模型进行验证,可为后续燃气轮机健康管理提供运行参数状态监测模型。通过该方法得到的监测模型,为燃气轮机主要性能参数提供了健康基准值,具有计算成本低、易实现的特点。这些基准模型可以提供给用户,用以辅助决策过程,指导故障的检测与定位,并对潜在的故障做出预测。

基于物联网技术的数据中心机房智能监测模型构建研究

数据中心机房是核心基础设施,管理难度较大。为提高管理效率,节约管理成本,采用物联网技术进行基于协议维度的监测模型构建,以便于对数据中心机房运行环境进行智能化监测与管理,实现对监测指标的快速监测、分析与预警。

公共建筑照明灯具散热特性及功热转换监测模型试验研究

针对照明灯具散热特性及散热量监测计算问题,根据试验测试需要建立了绝热方舱试验系统,研究了典型灯具在绝热方舱中的散热特性。典型照明灯具总散热量与电功率的比值为0.72~0.77,与灯具类型、额定功率相关性不大。根据试验数据和最小二乘法原理,建立了照明灯具的功热转换监测模型。在利用各类型、各额定功率灯具试验数据验证过程中,灯具总散热量功热转换监测模型的平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别不超过7.62%和3.52 W。

基于无人机-卫星遥感升尺度的土壤水分监测模型研究

土壤水分是研究土壤-植物-大气循环系统中能量与物质交换的关键,通过尺度转换方法将无人机遥感数据上推以修正卫星数据,可有效改善卫星遥感反演模型精度。本文以河套灌区为研究对象,分别采用重采样和TsHARP升尺度法,引入多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)算法构建不同土壤深度下无人机-卫星升尺度土壤含水率反演模型。研究结果表明:重采样升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为SVM、MLR、BPNN,其中在土壤深度0~60 cm下采用SVM模型最优,R2达到0.571,RMSE为0.022%;TsHARP升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为BPNN、SVM、MLR,其中在土壤深度0~60 cm下采用BPNN模型最优,R2达到0.829,RMSE为0.015%。与升尺度修正前对应土壤深度模型对比,两种升尺度方法均能明显提高卫星遥感对土壤含水率的反演精度,但TsHARP升尺度法整体优于重采样法;重采样法的R2由0.413提升至0.571,RMSE由0.026%降至0.022%(降幅15.4%);TsHARP升尺度法的R2由0.428提升至0.829,RMSE由0.025%降至0.015%(降幅40.0%)。本研究可为大尺度范围灌区土壤水分高精度监测提供理论和技术支撑。

基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片叶绿素含量监测模型

为了验证便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片叶绿素含量(LCC)的准确性,建立了基于PPS的金沙柚LCC监测模型。通过设置不同施氮水平的金沙柚果园试验,利用3种光谱仪(PPS、ASD FH2和RapidSCAN)采集金沙柚幼果期、果实膨大期的冠层光谱反射率,测得金沙柚LCC,并计算得到归一化植被指数(NDVI)和归一化红边指数(NDRE),分析比较了这3种光谱仪采集的冠层植被指数间的相关关系,构建了基于PPS的LCC监测模型。结果表明:金沙柚LCC随着氮肥施用量的增加而增大;PPS和ASD FH2采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9062~0.9460和0.9159~0.9676,PPS和RapidSCAN采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9867~0.9941和0.9324~0.9673,表明PPS测量精度较高,可替代ASD FH2、RapidSCAN。基于PPS的2个冠层植被指数相比,NDVI_(PPS)与LCC相关性最高,幼果期和果实膨大期的模型监测效果优于生长中期的;基于NDVI_(PPS)的多项式模型可较准确地预测LCC,模型R~2为0.7936~0.9888。采用PPS可以实时准确地获取LCC信息,克服费时耗工、时效性差等问题,在金沙柚丰产高效栽培中具有应用价值。

基于高分卫星数据的藏北高寒湿地监测模型研究——以麦地卡湿地为例

藏北高原独特的高寒湿地为西藏乃至全国提供了优势资源和环境,而人类活动和自然因素导致湿地退化越来越严重。本文选取高分一号遥感影像为基础数据,综合考虑湿地光谱特征和纹理特点,结合适当尺度的分割影像技术和各类主要湿地信息识别方法,经多次试验形成分层分类决策树,最终建立适用于藏北高原的基于高分卫星数据的高寒湿地监测模型。该模型能够实现湿地信息自动提取和分类,为湿地退化后的生态恢复研究奠定了基础。利用模型对2021年麦地卡自然保护区湿地进行监测,湿地总面积为319.02 km^(2),占自然保护区面积的36.26%,其中草本沼泽面积最大,其次分别为湖泊湿地、河流湿地、冰川积雪、泥炭沼泽、洪泛湿地。通过随机生成样点,采用混淆矩阵的方法对监测结果进行精度评价,总分类精度达86.83%,Kappa系数为0.8275,模型使用效果佳。

基于DCNN技术的无人值守变电站智能监测模型优化设计

为了改善变电站监测图像峰值信噪比、结构相似性差的问题,提出基于DCNN模型的无人值守变电站监测图像超分辨率智能重建方法。通过降质退化模型分析图像劣化过程,并利用硬和软阈值结合方法去除噪声,构建8层DCNN模型结构,得到特征图,将高、低分辨率图像以图像对的形式组合,计算对应的边缘图像对,将这4个特征图用同一个稀疏表示约束,联合图像,智能重建图像。实验结果表明:重建图像的细节表现丰富,边缘信息保留完整,并且峰值信噪比为47.5 dB,结构相似性为0.97,验证了该方法具备有效性。

内圆切入磨削不同砂轮磨削性能在线监测模型研究

针对不同砂轮磨削性能对内圆切入磨削加工质量具有重要影响,为了实现在线监测内圆磨削加工过程中不同砂轮在相同实验参数条件下进行磨削时的磨削性能,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的不同砂轮磨削性能监测模型。首先,对采集的声发射信号、功率信号、振动信号、位移信号以及电流信号的特征参数进行特征提取;然后,根据各传感器的特征值数据样本及粒子群优化算法对BP神经网络的全局寻优功能,采用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立了POS-BP在线监测模型对不同砂轮磨削性能进行精准监测;最后,结合实验数据将BP神经网络模型与POS-BP模型进行分析对比,表明了POS-BP监测模型比BP神经网络模型监测精度更高,能够有效监测不同砂轮的磨削性能状态。

基于风险监测模型的南京市企业风险的实证分析

通过汇聚南京市企业风险的相关数据,基于区域经济特征构建了多维度、多层次的企业风险监测模型,采用评分卡模型来处理南京市的企业运行数据并健全南京市企业风险监测体系。对2021年10月—2022年3月区间的海量数据进行监测分析,解剖南京市企业风险现状,并针对性地对南京市下一步产业发展提出建议。

绿色电力交易结算流程安全监测模型研究

为了避免电力用户在交易过程中受到欺诈,需要对整个绿色电力交易结算流程展开监测。提出了基于多时间尺度耦合的绿色电力交易结算流程安全监测模型。基于时间光滑正则化的序列数据融合方法,对多时间尺度的绿色电力交易数据展开融合处理。根据数据融合结果,分析绿色电力交易结算的具体流程,创新性地采用蒙特卡洛模拟法建立交易模型。通过马尔科夫随机场模型,根据绿色电力交易结算流程的特点建立安全监测模型,以实现绿色电力交易结算流程的安全监测。试验结果表明,应用所提模型可以覆盖整个绿色电力交易流程,高精度监测绿色电力交易24 h的安全态势。该研究为分析绿色电力交易结算过程中存在的安全隐患提供参考。

过山车健康监测模型与评价技术研究

政府和社会日益关注大型游乐设施的使用安全,其中过山车速度快、游客群体广泛,要排除潜在安全隐患,除了在设计制造环节严格参照国家标准,还应当重点关注使用过程中的动态监测结果和检验数据分析。以全生命周期管理的过山车健康监测模型作为基础,从设计制造到使用保养,收集全部环节的健康指标,对照检验检测的实际数据进行健康评价,将过山车全面真实的动态信息回馈给使用单位和维护保养单位,方便管理和维修,提高安全保障。

基于熵权法的小水电上网电能质量自动化监测模型

常见的小水电上网电能质量监测模型在扰动环境下,模型的抗攻击性能较差。基于此,提出基于熵权法的小水电上网电能质量自动化监测模型。针对自动化监测需要,搭建远程通信模块,实现自动化远程监测功能,在此基础上,采集电能质量监测数据,约束电能质量各类型信息属性,将采集到的监测信息作为电能质量评价指标,利用熵权法计算电能质量综合评价指数,监测电能质量变化情况。实验结果表明:在扰动环境下,设计的基于熵权法电能质量自动化监测模型负载水平高,电压损耗低于0.2,其整体抗攻击特性得到提升。