多传感器信息融合技术综述

文章首先介绍了多传感器信息融合技术的定义、优点、发展历程,接着介绍了多传感器信息融合的工作原理、主要研究方法、主要应用,最后对信息融合技术的未来发展做了展望。

煤与瓦斯突出预测研究

煤与瓦斯突出预测是一项复杂有难度的技术,受到很多因素的影响。首先,以矿井历年来典型突出的突变强度作为灰关联分析的参考数列,其它的突出预测指标为比较数列,通过灰关联分析来确定煤与瓦斯突出的主控因素。然后,利用神经网络对煤与瓦斯突出作了预测。结果表明,该方法是可行的且比模糊聚类方法更具可靠性。

蚁群算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出预测在矿井的安全生产中具有重要影响;蚁群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力;通过对蚁群算法和模糊聚类算法的深入研究提出了一种新的蚁群-模糊聚类预测算法,利用改进的自适应调整信息素的蚁群算法计算出模糊聚类的个数和初始聚类中心,再利用模糊聚类算法对煤与瓦斯突出进行预测;对平八矿历年煤与瓦斯突出数据进行验证预测的结果表明,该方法与传统的模糊聚类预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果。

矿井提升机安全技术综述

由于矿井提升系统的事故量在煤矿事故中居于前列,提升机的安全问题越来越引起人们的重视。详细分析了提升机及其制动系统的研究现状,并对未来提升机安全使用的主要技术作了介绍。

基于模糊策略的教师考评系统的研制

基于现行教师考评中环节多、工作量大、效率差、人力物力浪费严重的缺点,以及基于模糊策略的教师考评系统的 功能,详细分析了模糊策略编程的主要思想。

提高应用型本科院校人才培养质量的几点思考

应用型本科教育的目的是培养、加强专业基础教育的同时,注重对学生的技能培养,培养适应现代化建设需要的基础扎实、知识面宽、能力强、素质高,直接从事解决实际问题,并具有创新精神和责任意识的高级应用型人才。从应用型本科院校的准确定位、提升办学内涵、彰显办学特色等方面,积极探索了如何提高应用型本科人才培养质量问题。

基于物联网的智能家居系统设计与实现

随着计算机技术、网络技术和信息技术的不断发展以及人们生活质量的不断提高,享受智能化的家居生活已经成为可能,并且是家居生活发展的必然趋势.鉴于此,设计基于物联网的智能家居系统,该系统主要以32位嵌入式处理器ARM11和Windows Embedded CE6.0R2操作系统为平台,有线与无线通信互为备份,实现家庭安防、三表抄送、家电监控等功能.实际应用中成本低、性能稳定、界面友好.

基于粒子群优化支持向量机的矿井涌水量预测

矿井涌水量预测是一项复杂而有难度的技术,受到很多因素的影响.提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的矿井涌水量预测方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM参数优化.它不仅具有很强的全局搜索能力,而且容易实现.经实验结果证明,PSO-SVM的预测输出与实测数据基本一致,其预测精度高于普通的SVM,所有的预测误差都远小于5%的工程许可误差.

优化控制技术在智能建筑节能中的应用

本文以智能建筑中的空调设备系统运行控制为研究对象,研究一种空调运行节能控制方法.建立了相应的空调系统节能运行控制模型和空调系统在线优化控制目标函数,并通过实验验证了本研究的节能效果。

煤炭企业决策支持系统的实现方法

煤炭企业决策支持系统在煤炭企业的生产、经营、管理中的作用越来越大。在简单介绍煤炭企业决策支持系统产生的背景基础上,提出了构建煤炭企业决策支持系统的框图结构。详细分析了实施时需采用的主要技术(数据仓库、数据挖掘技术、数据整合技术等),并简要介绍了其基本工作原理。该系统的构建有利于提高煤炭企业的生产经营决策水平,增强企业的竞争力。

故障诊断技术的研究现状及展望

在阐释故障诊断技术内涵的基础上,详细介绍了国内外主要故障诊断技术的优缺点:单一的故障诊断技术有着各自的优缺点,难以满足复杂系统的故障诊断要求.讨论了当前故障诊断技术研究存在的主要问题:故障分辨率不高、信息来源不充分、自动获取知识能力差、对不确定知识的处理能力差等.最后,指出了目前和今后的主要研究重点和方向.

水冷式集中控制空调系统节能研究

通过对智能建筑中的水冷式集中控制空调运行控制的研究,提出了一种空调运行节能控制方法,建立了相应的空调系统节能运行控制模型,并基于遗传算法和蚁群算法融合的GAAA算法进行实现。实验说明本方法有较好的节能效果。

基于变精度粗糙集的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出是受诸多因素影响的复杂问题,为了提高其预测的准确性,本文以变精度粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将影响煤与瓦斯突出的检测信号作为预测的条件属性集,煤与瓦斯突出量作为对预测的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出预测规则。算例结果说明了本算法的正确性和可行性。

基于ACA-SVM融合的变压器故障诊断

变压器故障诊断是一项复杂而有难度的技术,受到很多因素的影响.本文提出了基于ACA-SVM融合的变压器故障诊断方法,即将蚁群优化算法(ACA)用于SVM参数优化.它不仅具有很强的全局搜索能力,而且容易实现.经实验结果证明,基于ACA-SVM融合的变压器故障诊断结果与实测数据基本一致,其预测精度高于普通的SVM和IEC三比值法,能有效诊断变压器内部潜伏性故障.

应用型本科院校课程资源建设的问题与对策

应用型本科院校课程资源建设存在教师课程资源意识和开发能力欠缺、课程资源的开发与利用结构单一、已开发的课程资源应用效果差的现状,为此,文章在分析的基础上提出了其课程资源建设的有关基本原则及对策。

经管类专业与企业互动实践教学模式研究

在应用型人才培养为目标的大背景下,文章针对高校经管类专业的教学特点,剖析了经营中内外交困的企业与高校经管类专业合作的迫切性,提出校企步调一致,互通有无,共破困境。走共谋发展、共享资源、共研难题的双赢道路。

基于虚拟同步发电机的微网逆变器控制策略

针对基于下垂控制的微网逆变器控制方式的不足,研究了一种新的微网逆变器控制策略.该控制技术通过本体算法的实现及调速器、励磁调节器的设计,模拟了同步发电机的工作特点与控制特性,使微网逆器在孤岛与并网模式下能稳定运行,具有良好的预并列控制及功率均分控制特性,提高了微网逆变器控制的可靠性和灵活性.仿真和试验结果表明:该微网系统能根据有功与无功负荷的变动对逆变器输出电压的幅值与频率进行快速调节,以保持系统电压和频率的稳定性;同时,在逆变器孤岛状态下并联运行时,能根据逆变器容量按比例进行负荷分配,以维持系统的功率平衡,满足了微网逆变电源的控制要求.

自动控制原理课程中几个常见的考研知识点分析

自动控制原理课程是电气自动化专业重要的专业课,多数学生考研时都会将其作为专业课之一。通过对非标准二阶系统的动态性能指标的求解、系统稳态误差的求解、零度根轨迹的绘制等三个重要的考研知识点的分析,帮助考研学生更好地学习自动控制原理课程。

基于知识融合PSO的风光互补发电系统优化

为提高风光互补发电系统的可靠性,减少其运行成本,研究基于知识融合粒子群算法(PSO)的风光互补发电系统优化配置,优化目标为最小化系统的安装成本,约束条件为供电可靠性。首先,针对粒子群算法易局部收敛的缺陷,利用混沌局部PSO搜索算法改善其收敛性;然后,若粒子未跳出局部最优,将粒子群进行简单聚簇,根据簇中心的位置细致搜索全局最优粒子,优化目标函数值组成的种群;最后,将所提方法应用到5个Benchmark测试函数及风光互补发电系统的优化配置中,实验结果表明了所提方法的有效性和实用性。