基于广义回归神经网络的旋转机械振动特征预测

提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)模型的旋转机械振动特征预测策略,给出了一种快速的GRNN模型平滑参数的优选方法;采用滑动窗口的方法更新训练样本,以便在每步预测之前获得能反应振动最新变化趋势的网络结构,进而提高预测精度。将该方法应用于某600MW核电机组动静碰摩故障下的振动特征预测,并与粒子群算法优化的支持向量回归模型(PSO-SVM)、径向基函数神经网络(RBFNN)模型的预测结果进行了对比分析,结果表明:提出的振动预测模型的总体性能优于PSO-SVM、RBFNN模型,在学习样本数目较少的情况下也能够得到较为满意的预测结果。

球罐焊后整体热处理电脑温控仪的开发与应用

本文报道用于球罐整体热处理的电脑温控仪的开发与应用，该设备采用集散控制系统，可以实现热处理全过程的自动动态控制。通过热处理前后残余应力测量结果的对比可以看出，使用该设备不仅提高了热处理质量和工效，而且减少了环境污染。

面向校园的综合能源服务示范项目应用研究

针对高校普遍存在的能源消耗较大、能源管理薄弱等突出问题,以上海电力大学综合能源服务示范项目为实例,提出了面向校园的综合能源服务解决方案,建设并运行了光伏、风电、光电一体化充电站、太阳能空气源热泵热水、混合储能、微电网运行控制系统、建筑群能耗管理系统、智慧能源管控总平台,以满足校园用户定制化的具体需求,展现了技术应用成效、经济效益及社会效益,为上海电力大学持续打造智慧、低碳的绿色节约型校园奠定基础,并为其他高校及园区开展综合能源系统建设提供示范与指导。