双质体反共振振动输送机参数优化分析

以设计的反共振振动输送机为研究对象,在建立振动输送机动力学模型的基础上,针对振幅不稳定性问题,分析了两质体的幅频响应问题,基于无量纲处理的振幅表达式,对振动系统的动力学参数进行了分析,讨论了各动力参数对反共振振动输送机工作性能的影响,优化分析了阻尼比发生变化时两质体的振幅响应情况,有效地提高了反共振振动输送机两质体的振幅稳定性。

考虑安全环保及补偿的火电机组调峰经济性研究

火电机组深度调峰是促进新能源消纳的有力手段,为了研究火电机组参与调峰的经济性,并考虑日益上涨的煤炭价格,建立了综合发电成本模型。从燃料材料消耗、投资运营、机组寿命损耗和环境损失等方面对机组调峰发电成本进行分析,结合调峰补偿政策建立调峰运行效益模型。对案例机组进行发电综合成本计算,分析不同负荷及煤炭价格波动下火电机组的调峰效益,以不同的调峰效益为目标为机组提供补偿报价策略。

基于级联深度神经网络的车辆位姿融合估计

在复杂的城市环境下,全球导航卫星系统信号失效时,现有利用单目相机或惯性导航系统估计车辆位姿的方法存在严重的累积误差。针对以上问题,提出了一种基于级联深度神经网络(CDNN)的车辆位姿融合估计算法。首先,设计了一种级联深度神经网络,减小单目相机因尺度模糊和尺度漂移造成的累积误差;其次,为了减小引入的器件噪声,利用简化惯性传感器系统(RISS)获取车辆横向、纵向加速度和横摆角速度。为了减小系统中不确定噪声的影响,利用H∞滤波融合CDNN和RISS的输出,在准确估计车辆位姿的同时保证高频输出。在KITTI数据集上的实验结果表明,与基于卡尔曼滤波的方法相比,本文算法估计得到的东向位置均方根误差(RMSE)减小了41.3%,北向位置RMSE减小了70.6%,航向角RMSE减小了66.6%。