时空矢量场下人群活动聚散模式提取与分析

由于传统方法缺乏顾及人群在区域间的动态流动而无法反映人群在未来(下一时刻)的活动聚散趋势,因此,文中借助时空矢量场来建模人群活动的趋向性,通过矢量场理论中的散度算子来定量计算人群活动聚散强度,将人群活动聚散模式提取问题转化为时间序列聚类问题识别出主要聚散模式。在海口市滴滴出行数据集上进行实验,选取角度偏态系数证明了主体方向计算方法的有效性,提取出了4种主要人群活动聚散模式,并结合POI类型的分布情况对4种模式进行了语义解释,为探索人类移动性提供研究思路和方法支持。

基于IGWO-SVM的汽轮机低负荷下主蒸汽压力优化研究

为提高汽轮机低负荷下的运行效率,需要对主蒸汽压力进行优化。根据机组实际运行数据,采用支持向量机(SVM)算法建立了热耗率预测模型,并利用改进的灰狼优化(IGWO)算法优化SVM模型超参数;在此基础上,利用IGWO算法在低负荷下的可行压力区间进行寻优,得到了优化后的汽轮机滑压曲线,并且进行了实例验证。结果表明:利用IGWO算法优化的热耗率预测模型能够对低负荷下的热耗率进行准确预测;优化后机组在低负荷下的热耗率均有所下降,在负荷为223.83 MW时,热耗率降低了505.96 kJ/(kW·h),降低幅度最大。研究结果表明所提的优化方案可以有效提高汽轮机低负荷下的热经济性。

Optimal Control of a Universal Rotating Magnetic Vector for Petal-shaped Capsule Robot in Curve Environment

Steering control of a capsule robot in curve environment by magnetic navigation is not yet solved completely.A petal-shaped capsule robot with less steering resistance based on multiple wedge effects is presented,and an optimization method with two processes for determining the orientation of a pre-applied universal magnetic spin vector is proposed.To realize quick and non-contact steering swimming,a fuzzy comprehensive evaluation method for optimizing the steering driving angle is presented based on two evaluation indexes including the average steering speed and the average steering trajectory deviation,achieving the initial optimal orientation of a universal magnetic spin vector.To further reduce robotic magnetic vibration,a main target method for optimizing its final orientation,which is used for fine adjustment,is employed under the constrains of the magnetic moments.Swimming experimental results in curve pipe verified the effectiveness of the optimization method,which can be effectively used to realize non-contact steering swimming of the petal-shaped robot and reduce its vibration.

基于数据驱动的汽轮机主蒸汽流量软测量

为提高主蒸汽流量的计算准确性,以汽水系统稳态工况下基于热量平衡和流量平衡计算的主蒸汽流量作为目标值,将模型输入参数限制在高压缸范围内,以此建立主蒸汽流量预测模型,借助高压缸内蒸汽的高流速带来的参数之间近乎零迟滞的特性,使得以稳态工况数据训练的模型可直接应用于非稳态工况,最后通过实例对所提方法进行验证。结果表明:所提软测量模型适用工况范围大,受其他因素干扰较少,实际案例验证了模型的准确性,具备工程实际应用价值。

导水裂隙带发育高度预测模型对比研究

为了提高导水断裂带发育高度预测的准确性,通过收集以往地质采矿条件相似地区导高实测数据,综合分析取采高、埋深、倾角及工作面斜长4个因素作为算法模型的导高主要影响因子,利用工程探测、机器学习和数值模拟相结合的方法,对采矿覆岩导水断裂的发育特征进行分析研究。通过钻孔试验以及数控摄像技术对浅埋煤层综采条件下的导水断裂带发育高度进行实测;通过构建基于自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机回归算法(APSO-LSSVR)和UDEC数值模拟的导高预测模型,结合实测导高数据确定华宁煤矿覆岩破坏高度计算方法。结果表明:研究区实测导水断裂带发育高度处于60.3~90.6 m;基于APSO-LSSVR算法的导高模型的预测结果与真实值的拟合优度为94.79%,均方根误差为1.6523,预测的准确性较高,将其应用到研究区不同工作面导水断裂带高度的预测中,该模型与实测数据相比平均相对误差为1.36%,相较于传统UDEC数值模拟预测方法,其准确性相对提高了9.03%。可以看出经自适应粒子群算法优化后的支持向量机模型对于数据特征较小的数据集合处理性能较高,能够较好反映导水断裂的发育情况,可满足实际开采需求;将基于APSO-LSSVR的导水断裂带发育高度预测模型应用于研究区待开采的22109、22110工作面,得出22109工作面导水裂隙带为62.7 m,22110工作面导水裂隙带为67.3 m。

基于复合信号的挖掘机工作状态智能识别方法

针对液压挖掘机作业循环状态直接识别准确率较低的问题,提出了一种基于复合信号、支持向量机(SVM)的挖掘机工作状态智能识别方法。首先,对液压挖掘机循环作业各个工作阶段进行了划分,以各个工作阶段开始或结束波形作为分段标志,对循环作业数据进行了分段标志提取;然后,对各个提取的分段标志进行了数据预处理,采用支持向量机库(LIBSVM)多分类方法,基于主泵压力与先导压力复合信号,建立了液压挖掘机工作状态识别模型,设定了分类可信度阈值;最后,引入了智能校验系统,对工作状态直接识别结果进行了矫正,完成了挖掘机运行工作状态识别的目标。研究结果表明:相较于主泵压力识别方法,采用复合信号识别方法,挖掘机工作状态的直接识别准确率由54%提升至了78%,最终识别准确率在95%以上;复合信号识别方法能够用于有效识别液压挖掘机各工作阶段,对解决液压挖掘机作业循环状态直接识别准确率低的问题有明显效果。

矢谱分析技术在转子系统振动分析中的应用

针对矢谱分析技术在转子振动分析应用中的不足,从转子系统动力学角度,在仅考虑圆盘运动的情况下,推导出了矢谱参数与系统动力学参数之间的关系式,从理论上证明了在转速恒定的前提下,振矢角及振矢比仅与系统的刚度系数和阻尼系数有关,该研究结果为应用矢谱分析技术进行转子系统振动分析以及系统参数辨识提供了一定的理论依据.

轿车白车身车门偏差控制的研究

针对车门存在的偏差问题,比较系统地分析了轿车车门的偏差的影响因素;利用主分量原理对车门数据进行处理,同时利用计算机进行虚拟匹配;提出车门偏差一般的诊断和控制方法。给出几种三坐标测量数据代表偏差源的不同形式,以及车门偏差控制的方法。

全矢动平衡方法平衡精度的实验研究

在全矢谱理论基础上,参考转子动平衡的影响系数法,提出全矢动平衡方法;并提出基于主振矢的动平衡效率计算公式,以平衡效率作为平衡精度的度量值,通过转子实验台的单面和双面动平衡实验对分别以水平振动、垂直振动和全矢不平衡响应为测量项的动平衡方法的平衡效率进行横向比较。实验结果表明,全矢动平衡方法较传统动平衡方法具有较高的平衡精度。

基于矢谱分析技术的转子系统连续摩擦故障诊断

应用矢谱分析技术分析在没有键相信号时转子系统的连续摩擦故障,研究结果表明,应用矢谱分析技术不但可以根据副振矢很容易地分析出反向涡动现象,而且能够通过振矢角判断出连续摩擦故障发生的具体位置及摩擦范围,文中的研究结果为转子系统连续摩擦故障的诊断提供一个新的有效手段。

基于支持向量回归的大容量机组主蒸汽流量建模

分析了大容量机组主蒸汽流量的计算原理,指出了常规的基于调节级后压力计算模型的弊端。介绍了支持向量回归计算模型及其参数选择,并将该模型应用于某300MW机组的主蒸汽流量建模计算,同时与RBF神经网络模型进行对比。结果表明,基于支持向量回归的计算模型不仅能够在不同工况下对主蒸汽流量进行准确估算,还能够适应机组通流部分状态发生改变时主蒸汽流量的计算,并具有较好的泛化能力和稳定性,适于在线计算,能够满足机组经济性诊断实时计算的要求。

基于支持向量机的回归预测和异常数据检测

针对电站实时数据中普遍存在异常数据的情况,提出一种基于支持向量回归的异常数据检测方法。该方法利用支持向量回归估计模型不倾向于消除个别大的回归误差,而是从整体上考虑回归曲线的平滑程度的特点,通过比较回归估计值与实测值之间的残差来识别测量数据中的异常数据。以某300MW机组的主蒸汽流量为具体对象,给出了该方法的算例和检测结果,计算结果表明该方法能有效地实现异常数据的定位与分离,为提高电站性能计算的精确性奠定基础。

基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法优化

以转子呈各向异性、支撑刚度非线性时的自动平衡系统为研究对象,提出一种轴心轨迹重构方法来实时测算稳定的基频振动矢量作为最优自动平衡的控制输入,并在自动平衡试验台上进行了试验验证。结果表明,相较于传统单向传感器自动平衡系统,基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法的振动幅值降低了7.54μm,同比下降约5%。

配电网安全域的维度

提出了配电网安全域(DSSR)维度的概念及计算方法。首先,给出了DSSR维度的定义,综合考虑了DSSR边界约束个数及变量个数。其次,提出了一种基于主变压器联络关系向量的DSSR维度计算方法,该方法通过定义主变压器间的联络关系向量来体现网络结构特征,无需列写安全域表达式就能得到边界约束数及各约束中的变量数。最后,通过算例验证所提出的方法,初步分析得到了DSSR维度与配电网的关系,并归纳了边界数量取极值的条件。研究发现:对于不同规模的配电网,DSSR维度的大小受主变压器、馈线及分段开关数量的影响;对于规模相同的配电网,DSSR维度也可能不同,主要受主变压器间馈线联络方式的影响。提出的DSSR维度概念能严格地描述DSSR及对应的N-1安全性问题的规模,为DSSR安全理论提供了必要的基础。

内存数据库在ZY1-02C海量数据空间检索中的应用

实现海量空间数据的高效检索是资源一号02C(ZY1-02C)卫星数据应用的重要前提。在传统基于关系型数据库的空间查询模式中,频繁的磁盘I/O及内外存交换对查询性能有较大影响,而完全基于内存的内存数据库技术可有效规避这一问题,显著提升效率。基于Key-Value型内存数据库Redis,研究并设计了矢量数据在Redis中的存储结构,并实现了基于Key-Value型存储结构的空间R树索引。经实际应用检验,该存储及索引架构能够有效提升海量空间数据的查询检索性能。

基于物联网技术的防倒灌自控截污系统设计

为解决传统截流井难以实现对水质和水量的精准控制,容易引发污水排河和河水倒灌的问题,设计了基于物联网技术的智能型防倒灌自控截污系统。该系统主要由设备层、网络层和应用层组成。设备层主要包括STM32主控模块、多传感器模块、闸门和潜水泵控制模块等,可实现截流井中水质参数的自动采集、污水的自动提升和截污装置的自动控制。网络层主要包括嵌入式智能网关和云端服务器,既可以实现设备层数据的加密、上传和保存,又可以实现应用层控制指令的远程下发。应用层主要由云平台和微信小程序组成,可实现对多台截流井的数据统计、可视化展示、智能预警和远程控制。系统运行结果表明,基于物联网技术的智能型防倒灌自控截污系统通过嵌入支持向量机(SVM)等人工智能算法,能够实现水质预警和远程控制,可有效防止污水排河和河水倒灌,具有较高的应用价值。

无平衡电抗器24脉自耦变压整流技术研究

提出了一种利用电压矢量合成的无平衡电抗器24脉自耦变压整流器拓扑结构,自耦变压器每相5个绕组,根据不同绕组之间叠加的电压矢量使4组整流桥在同一时刻只有两个二极管导通,并将电压矢量差值最大的线电压送至输出端,主整流桥与辅整流桥根据不同时区主辅电压矢量的合成依次自然换向,不对称的输出电压矢量构成形式使整流桥可直接并联输出24脉波直流电压.论文推导了自耦变压器的匝比、系统输入电流表达式及输出电压表达式,并通过对网侧电流谐波含量及变压器等效容量的计算分析了系统的性能,最后通过仿真以及实验验证了设计的合理性.

基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别

提出了基于奇异值分解和支持向量机进行滚动轴承故障诊断的新方法。对故障轴承的状态特征提取和故障特征准确分类是解决该问题的两个关键。奇异值分解可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征矢量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征,采用奇异值分解对其提取状态主特征矢量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明,奇异值分解后的主特征矢量与支持向量机相结合可以很好的分辨出轴承的正常和故障状态,并且对未知故障有良好的识别能力。与常用的人工神经网络方法相比,该诊断方法具有更好的有效性、鲁棒性和精确性。

中文问句分类特征的研究

针对"不同的问句分类特征对问句分类的影响不相同,提取和处理这些特征的时间复杂度也不相同"的问题,提取问题疑问词、核心关键词(疑问词的一二级依存词和问句中心语)的主要义原、核心关键词的首义原、问句主谓宾的主要义原、命名实体、名词单(复)数等六种分类特征,采用支持向量机分类算法,对事实疑问句进行不同特征组合的分类对比实验,发现采用词义消岐技术提取的主要义原不仅对分类的准确率影响明显,而且大幅降低特征向量的维数,减少了处理时间。

考虑主变调整利用和安全效能成本的变电站规划方法

现有电网变电站规划模型普遍将主变新建作为决策手段,不考虑一些地区变电站负荷严重轻载的问题。该文将主变调整利用作为一种决策手段纳入到电网变电站规划模型之中,以安全效能成本(safety efficiency cost,SEC)组合的综合效益为优化目标,提出一种考虑主变调整利用的电网变电站规划方法。首先建立适用于变电站规划的安全、效能和成本指标;然后构建以变电站新建和主变调整利用为决策变量的SEC目标函数,并建立相应的规划模型,采用向量序优化算法对规划模型进行求解。通过试验算例和实际案例的仿真计算,验证了所提出模型和求解方法的正确性和有效性。