误差剔除法在低压电力载波抄表中的成功率分析

介绍根据粗大误差剔除法原理设计了一种低压电力线阻抗测量方法,对云南省一个典型的城乡结合部红土寨台区的低压集抄台区进行的测量,对80 k Hz^500 k Hz区间数据进行时域和频域的分析,得出整个低压电力线网络呈弱感性,电网分支的增加和用电器的接入式影响阻抗变化的主要因素,是造成抄表成功率低的重要因素。

工程测量中的误差分析与剔除方法

在测量数据的获取过程中不可避免地受到人为与外界因素的影响,导致测得数据与真实值之间存在一定的误差,基于此分析了在工程测量中测得数据的误差来源,探讨了对粗大误差与系统误差的剔除方法。

基于误差剔除和重标极差法的滑坡水平变形趋势分析

为准确掌握滑坡水平位移的变形发展趋势,在变形数据误差剔除基础上,利用重标极差法构建了滑坡变形趋势判断模型,即首先利用小波去噪和卡尔曼滤波剔除滑坡水平位移数据的误差信息,并通过模型参数优化筛选来保证误差剔除效果;其次,再利用重标极差法对已处理的变形数据进行趋势判断,以便更好地指导后期灾害防治。实例分析表明:滑坡变形监测数据含有一定的误差信息,小波去噪和卡尔曼滤波均能较好地剔除滑坡水平位移数据中的误差信息,但两类方法的模型参数对误差剔除效果具有较大影响,需进行参数优化筛选,以保证误差剔除效果。同时,通过变形趋势判断分析,得出滑坡水平位移呈持续增加趋势,但其增加速率存在一定波动,且后期变形仍将继续增加,建议加强防范措施。

简述工程测量中的误差分析与剔除方法

在工程建设中,各项工作均需要应用工程测量的结果,包括工程勘测、工程设计以及工程施工等,由此可见工程测量的重要性。受到技术水平以及环境条件的限制,当前的工程测量仍旧受到误差问题的影响。在这种情况下,需要采取合理的手段,对于工程测量中的误差进行分析,并且剔除误差,确保工程测量结果的准确性。基于此,本文对工程测量中产生误差的因素进行分析,并探讨剔除误差的方法。

基于粗大误差判别准则的测量列数据的处理与优化

本文在对粗大误差判断理论依据的分析基础上,提出了实现粗大误差判别的智能算法,运用高级语言对算法进行编程实现测量列数据的优化处理和对包含粗大误差数据的定位和剔除。最后通过程序仿真验证,实现了粗大误差判断的快速性和精准性。

基于“线上——线下”双模式结合的密立根油滴实验教学方法

密立根油滴实验室高校大学物理实验中具有重要意义的实验,目的在于测量元电荷的数值,实验设立旨在培养高校学生创新性的科研思维和严谨的科学态度。立足于目前密立根油滴实验的教学现状,本文提出一种基于“线上—线下”双模式结合的密立根油滴实验教学方法,首先通过线上实验预习平台,学生自主进行实验的学习和演练。然后线下实验授课平台重点讲解实验原理、实验注意事项和实验数据的处理,充分培养学生的自主学习能力和动手能力。此外,本文创新性地提出一种“误差反馈剔除法”对实验所测的数据进行处理,此方法对受干扰的测量数据具有极强的鲁棒性,实验证明相比原有的倒推法,采用剔除法处理数据后实验的精度有较大的提升。

LEO星载GPS PPP定位周期误差分析及处理策略

采用GRACE卫星的星载GPS观测数据进行动态精密单点定位解算,发现定位误差存在明显的周期特性,第一个特性为每间隔四天的定位误差序列的波形基本重合,第二个特性为相邻两天定位误差序列有横坐标平移的趋势.基于此,提出了两种消除周期性误差的方法,分别为基于中位数建模的周期项误差剔除方法和基于平移预报的周期项误差剔除方法.前者对一组数据序列中的中间序列的精度提升较为明显,后者对精度的提升在整体上较为稳定,对两种方法的改善效果进行综合分析,最终可以将定位精度从5 dm提高到2 dm,三个方向的均方根(RMS)值得到显著降低.

基于WSN的室内光照强度感应控制方法仿真

针对外界环境掺杂因素过多而导致的光强控制效果不佳及控制效率不高的问题,提出一种基于WSN的室内光照强度感应控制方法。利用粗大误差剔除技术,并通过重复迭代计算原始数据中噪声及异常数据。建立基于光照强度参数的动态向量以及状态向量控制模型,根据模型中的无线传感器、事件触发器、执行器以及控制器对室内环境中光照强度实现数据采集,同时模拟控制信号传输通道及反馈通道,并通过动态补偿函数改善信号发送时延误差,完成光强感应的高效控制。仿真结果证明,所提方法感应机制的触发时间较短、灵敏度较高,对光强信号的控制效果较好、稳定性较强、整体算法表现较为优异。

弓长岭露天矿采空区顶板位移超前预测算法

针对弓长岭露天矿采空区顶板位移预测问题,基于K-means聚类算法基本原理,提出层次迭代聚类算法,并结合依拉达准则,实现了对实时采集数据中的杂乱数据和随机误差数据的自动化剔除。应用灰色预测模型对位移-时间序列进行超前预测,预测结果与实测数据基本吻合,验证了本文算法的可靠性和准确性。根据预测结果可以判定弓长岭露天矿采空区顶板位移变化趋势平稳,短期内没有失稳风险。

气象卫星遥感监测小麦苗情应用的研究

１９８６至１９９２年，收集气象卫星遥感资料图片（字符型数字图像）监测小麦苗情（下称卫感图片）和农业部门调查小麦苗情类型（下称农调苗情）同步进行，并介绍剔除卫感图片的误差因素（云覆盖影响、森林、草场、城镇建议）的方法，找出两者关系指标，使卫感图片在今后小麦监测过程中，更充分地发挥作用。

基于小波变换的隧道大变形组合预测方法

为提高隧道变形预测精度,首先,探讨不同小波变换参数的去噪效果,并将隧道的变形数据分为趋势项和误差项;之后,对趋势项和误差项进行单项预测和组合预测,对比分析本文预测结果,研究本文预测模型的有效性。结果表明:sym8小波函数在采用软阈值选取方法、启发式阈值标准及8层小波分解时的去噪结果最优。采用剔除最大误差倒数法通过对趋势项及误差项进行组合预测可知,趋势项组合预测、误差项组合预测较其单项预测的预测精度分别提高了2.5~3.5倍、4.0~5.4倍,达到了提高预测精度的目的,且也不同程度地提高了预测结果的稳定性。通过对本文预测模型的实例分析,验证了本文预测思路的可行性和有效性,预测结果满足大变形预测的要求,具有较高的可行度。

非线性去噪对发动机排气温度预测精度影响

针对传统方法难以进一步提高发动机排气温度(EGT)预测精度的问题,提出一种基于非线性去除噪声的正则化混沌预测算法。为了消除其他因素和离群点对EGT预测精度的影响,研究了实际测量数据的预处理方法。由于观测数据中的噪声和混沌相空间重构参数对EGT预测精度有较大影响,提出利用搜索算法寻找使EGT预测精度较优的非线性去噪参数和重构相空间的延迟时间和嵌入维变量。仿真结果表明,该算法用于某型航空发动机EGT序列的预测,获得了满意的结果。

流变仪测控系统的数据处理方法研究

在流变测控系统中,流变参数由扭矩值线性回归得到。为了弥补线性回归得到的斜率和截距对外界干扰容错性较差的缺陷,提出相关系数剔除法。该方法根据线性回归的相关系数抑制外界干扰,并在线性回归时应用加权最小二乘法。最后,利用现场测试的结果来评估数据处理的效果。结果表明,相关系数剔除法能够明显提高线性回归的相关系数,由加权最小二乘法得到的流变参数较普通最小二乘法更加稳定。

软测量建模中的数据校正

为有效剔除工业现场采集数据中的显著误差,降低随机误差的影响,使校正后的数据更好的满足物料平衡和能量平衡,最大程度提高软测量模型的精度,提出一种基于同步算法的数据协调方法,并对双酚A生产工艺现场采集到的数据进行校正。仿真表明,校正后的数据误差率得到显著降低,提高了数据源的精度和模型的泛化能力。

利用InSAR技术监测采矿区地表输电铁塔时序形变

针对传统输电铁塔形变监测和风险评估存在的局限,本文提出利用合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,In SAR)技术监测采矿区地表输电铁塔的时序形变。首先,将覆盖输电铁塔时间相邻的SAR影像生成差分干涉图,然后,剔除InSAR监测形变中大气相位、轨道误差、高程残差等因素的影响,最后,通过累加各时间段内的形变获取输电铁塔的时序形变。以山西某矿区地表两座输电铁塔为例,利用本文方法监测了其时序变形,结果表明,两座铁塔在2007年7月至2009年2月期间一直处于下沉状态,其最大累计形变分别达到了0.23 m和0.11 m。为了保证输电线路的安全运行,需对其进行防护和控制处理。

城市燃气管道安全评估中的运行裕量评价

介绍了根据国情和安全评估需求建立运行裕量评价模型的过程,重点介绍对专家调查表的处理方法,提出了专家意见综合可信度的概念和计算办法,对类似调查数据处理具有较大的借鉴意义。

电机型式试验微机自动检测数据处理系统的开发及研制

电机型式试验微机自动检测数据处理系统的开发及研制南阳防爆电气研究所王玉闽，刘继先随着我国电机工业的发展，电机试验的自动测试被推到议事日程上来。７０年代末，国内一些大专院校和科研单位，就开始着手研究开发电机试验的自动检测和数据处理系统。８０年代随着我国...