-
题名国家重点实验室H指数与H指数的人员贡献Q率
被引量:11
- 1
-
-
作者
姜涵
秦惠民
-
机构
北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室
中国人民大学公共管理学院
-
出处
《科学学与科学技术管理》
CSSCI
北大核心
2009年第9期188-190,共3页
-
文摘
H指数是由HirschJE提出的一个用来评价科学工作者科学成就的指标。将H指数应用于国家重点实验室的科技论文水平评价,同时为了体现科研群体对其H指数的贡献,提出了实验室H指数人员贡献率Q的概念和计算方法,并给出一个具体实例。实验室H指数和Q率可以在一定程度上反映实验室科研人员的整体学术状况。
-
关键词
H指数
人员贡献率q
国家重点实验室
科技论文
-
Keywords
h index
rate q
State Key Laboratory
scientific papers
-
分类号
G311
[文化科学]
-
-
题名主元分析用于多联式空调系统传感器故障检测和诊断
被引量:12
- 2
-
-
作者
张弘韬
陈焕新
李冠男
申利梅
李绍斌
胡文举
-
机构
华中科技大学制冷与低温工程系
珠海格力电器有限公司
北京建筑大学供热供燃气通风及空调工程北京市重点实验室
-
出处
《制冷学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期76-81,共6页
-
基金
国家自然科学基金(51576074
51328602)资助项目
供热供燃气通风及空调工程北京市重点实验室研究基金(NR2013K02)项目资助~~
-
文摘
作为多元数据分析方法之一,主元分析(PCA)被广泛运用于诊断制冷空调系统的传感器故障。本文首先结合热平衡原理以及多联机运行的控制逻辑,筛选系统中常用的18个传感器变量,建立多联机(VRF)传感器的故障分析(FDD)模型。然后结合主元分析的算法原理,给出以Q统计量和Q贡献率为检验标准的传感器故障检测与诊断流程。利用实测数据验证工作,引入不同类型和程度的传感器故障,分析得到不同故障条件下的故障检测和诊断特性。结果表明:总体上,主元分析应用于多联机传感器故障检测与诊断过程是可靠的。具体特征表现为:不同类型的传感器在不同故障类型及程度条件下,故障检测效果差异明显;在小偏差故障条件下,基于主元分析的传感器故障检测方法的故障检测效率较低,并且针对个别传感器而言,其整体故障检测效率偏低。鉴于故障诊断是基于故障检测的结果,因此上述故障检测方法在FDD过程中将起到重要的作用。
-
关键词
主元分析
故障检测及诊断
q统计量
q贡献率
传感器
多联式空调系统
-
Keywords
principal component analysis
fault detection and diagnosis
q statistic
q contribution
sensor
variable refrigerant flow air conditioning system
-
分类号
TU831.3
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-