1000 MW燃煤机组排放SO_(2)浓度扩散模拟研究

1000 MW燃煤机组火电厂排放污染气体中二氧化硫(SO_(2))浓度是我国火电厂排放污染的重点控制目标,为了研究SO_(2)浓度扩散对周围环境及人们身体健康造成的影响,对SO_(2)浓度扩散进行了模拟研究。首先,根据电厂的实际排放数据建立了高斯羽流扩散模型,利用该模型模拟在大气稳定度相同的情况下模拟不同的风速对SO_(2)浓度扩散分布规律的影响,并且分析SO_(2)浓度扩散的距离及范围。结果表明,SO_(2)浓度扩散与风速及大气稳定度有着密切的关系,风速越大,越有利于SO_(2)浓度扩散及气体的稀释,并证明了利用高斯烟羽模型模拟有害气体扩散具有较好的实际参考意义。

汽车动力铅酸电池的充放电特性及均衡管理技术的研究

动力电池组中单体电池间的差异使之具有不同的充放电特性,电池组在充放电循环过程中又增加了单体电池的不一致性,导致某些单体电池过充过放电现象的发生,使得整个电池组的性能及使用寿命下降。所以为了延长电池组的使用寿命,需对电池组进行均衡充放电。

基于LNS的LonWorks-BACnet网关的研究与实现

针对智能楼宇系统中不同功能的子系统之间需要互操作的需求,及LonWorks与BACnet标准在楼字自控中的广泛应用,为了解决LonWorks网络接人以BACnet为主干的楼宇自控系统中的问题,对LonWorks技术的新一代网络服务架构LNS作了介绍,提出设计基于LNS架构的LonWorks-BACnet网关的C／S结构,对LonWorks与BACnet的映射关系以及实现方法作了阐述.对网关所连接2种技术的驱动程序开发工具作了简要介绍,并对网关的应用前景进行了展望.

嵌入式网络数字图像监控系统

本文介绍了一种基于S3C4510B芯片的以图像变化为触发信号的嵌入式图像采集/压缩系统的设计原理。详细讨论了图像的采集、图像变化的判断、压缩、EMAIL传输等部分内容。本系统与以太网相连接,能够构成一个独立的嵌入式网络数字图像采集设备。

热交换器式热量表中热交换器的优化设计研究

在热交换器式热量表中,热交换器相当于流量计,只需测量热交换器进出口温度,就可以计算出流量和热量,有效避免了由于水质问题引起的流量计丧失准确性及损坏问题;但是由于热交换器模型比较复杂,很难用解析法得到流量与温度之间的关系式,对热交换器结构的设计和优化造成了困难;针对上述问题,借助CFD数值模拟软件,建立热交换器的三维模型,在并行计算平台上进行了求解,从而得到了热交换器流量和温差比的关系,并结合模式搜索法对热交换器的结构进行了优化;仿真结果表明,采用该优化方法后,热交换器的性能评价指标R2得到了有效的提高;参照优化后的模型参数,设计和加工了热交换器,并进行了实验验证,实验结果表明,热交换器的R2为0.989,与仿真结果0.987吻合的很好,表明了该优化方法的有效性,且具有较好的实用性和推广价值。

基于负熵极大的独立分量分析方法

独立分量分析(Independen t Com ponen t A na lys is,ICA)是近年来发展起来的一种有效的盲源分离技术(B lind Source Separation,BSS).本文介绍了独立分量分析的基本理论,用基于最大熵原理的对负熵的估计方法得出了ICA的目标函数,并介绍了基于负熵极大的F astICA算法.M ATLAB仿真试验表明:该算法可以较好地分离混合声音信号,具有良好的稳定性,收敛速度较快.

改进的ICA胎儿心电信号提取法

独立分量分析(ICA)模型中,有关独立性的假设对模型的可识别性至关重要,然而在实际应用中信号源之间往往有某种程度的联系。孕妇腹部信号是由胎儿心电信号(FECG)和母亲心电信号(MECG)线性混合而成的,但是FECG与MECG之间存在一定的相关性,不是完全统计独立的,针对信号源之间弱独立性的这一特点提出了一种新的非入侵式胎儿心电信号提取方法,试验表明该方法比直接用传统的ICA方法提取的胎儿心电信号噪声小、分离效果好。

电池组双向无损均衡充放电模块的设计

由于串联电池组充电时的不均衡,导致电池循环寿命缩短,均衡充电成为了串联电池组充电技术中重要的考虑因素。为改善串联电池组充电时的不平衡,应保证电池组中所有电池的电压都处在同一水平状态。本文设计一种用单片机控制的双向无损均衡充、放电模块,并通过实验验证了该模块的效果。

一种使用关联积分进行QRS波检测的新方法

使用计算机对ECG信号进行分析和处理能够减少医生的工作量,提高医生的工作效率。在ECG自动诊断系统中,对QRS波进行准确检测非常重要。目前,QRS波的检测方法已经有很多种,如使用差分和滤波器组、小波变换、神经网络等方法等,但还没有一种方法的适应性和准确性得到广泛的认同。关联积分的方法是从混沌学理论中推导出来,是一种全新的检测QRS波方法。使用关联积分的方法对心电信号QRS波进行分析,得到了很好的效果,而且这种分析方法具有较好的鲁棒性。本文利用MIT/BIH Arrhythmia Database库中的数据测试了上述方法,结果证实其对QRS波的正确检出率为99.1%。

基于排列熵的心电信号非线性分析

排列熵是一种基于复杂性量度的非线性动力学参数,能够快速、有效地反映系统的特征。目前在心电信号检测研究中还少有此类方法的应用,通过对算法进行研究,并应用于心室病症的检测中,利用MIT-BIH数据库,对心室病症心电信号的发病时段进行排列熵值的计算,实验得出,熵值对病症发作时段的反映灵敏,在心室纤颤、室性心动过速等病症上的检测准确率较高。因此得到结论,排列熵是一个早期检测病症的灵敏参数,可以作为临床诊断的有效依据。

变风量空调末端广义预测自校正控制

变风量空调具有非线性、大延时、时变等特点,被控对象的精确数学模型难以建立,对于此类系统常规PID控制难以取得理想控制效果。为了提高变风量空调控制的稳定性、保证室内舒适,将广义预测自校正控制应用于变风量空调末端控制。考虑到系统具有时变性,采用变遗忘因子最小二乘法在线辨识系统参数,实现在线自校正功能;采用隐式求解方法,减小了广义预测算法的计算量;结合串级控制结构,以变风量空调末端风阀开度为中间被调量,设计了串级广义预测自校正控制。建立变风量空调房间和末端装置的数学模型,在此基础上进行仿真研究。仿真结果表明,广义预测自校正控制具有较强的跟踪性能、抗干扰能力及鲁棒性,能够满足变风量空调末端的控制要求。

基于DCT系数的二级矢量量化压缩ECG数据的方法

本研究提出了一种新的心电信号压缩方法,该方法对心电数据进行离散余弦变换(DCT)并对DCT变换的结果进行二级矢量量化。该方法不但继承了矢量量化高压缩比的特点,而且在很大程度上降低了矢量量化所需的码书长度进而也降低了码字搜索的运算复杂度。实验证明,该算法是一种有效可行的心电信号压缩方法。

加权数据融合算法在液化气监测中的应用

针对液化气监测系统具有实时性和突发性等特点,提出了一种应用在液化气监测中的动态预警方法,解决了在监控系统中需要手动调节阈值的问题。首先通过多传感器网络对被测环境中的数据进行采集,并利用贝塞尔公式对数据进行清理。采用加权数据融合算法对同类型传感器数据进行处理,根据二氧化碳浓度与爆炸上下限关系动态调整报警阈值。通过实地采集的数据计算,证明了该方法在不需要先验知识的情况下,可以有效减小系统误差,准确预警。

稀疏分量分析在欠定语音信号盲分离中的应用

研究了基于两步法的欠定语音信号盲分离。针对混合信号散点图在原点中心混叠程度过高的缺点,提出了弭灭圆K均值聚类算法,提高了混叠矩阵的估计精度。结合时频分析算法实现了欠定瞬时线性混叠语音信号的盲分离,取得了较好的分离效果。

基于改进果蝇优化算法的投诉举报文本分类

为解决投诉举报文本分类困难这一问题,提出一种基于改进果蝇优化算法的文本分类方法。针对果蝇优化算法存在的搜索半径相对固定、种群多样性低等问题,对算法进行改进;采用支持向量机建立文本分类模型,利用改进后的果蝇优化算法对支持向量机的参数进行动态寻优,以此提高模型的分类精度。实验结果表明,该文本分类方法的准确率和召回率相比于文中其它几种对比方法而言均是最高的,验证了其在投诉文本分类问题上具有较高的准确性。

基于PCA-OS-ELM的大气PM_(2.5)浓度预测

为了提高细颗粒物PM_(2.5)浓度预测精度,提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合(PCA-OS-ELM)的PM_(2.5)浓度预测方法.首先,通过主成分分析方法(PCA)提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量,并去除不必要的冗余变量;其次,利用提取的关键变量建立在线序列极限学习机(OS-ELM)网络预测模型,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络参数实现大气PM_(2.5)浓度快速预测.研究结果表明,PCA-OS-ELM预测方法采用不同批次训练数据更新模型的方式,能够快速实现大气PM_(2.5)浓度预测,证明了该方法的有效性.与其他方法相比,该方法预测误差小,预测精度高,具有更好的实用价值.

一种热量计量的新方法——无流量计热计量法

现有的热量计量方法都需要流量计来计量流量,但是我国供暖水质较差,导致流量计很容易损坏并产生计量误差,因此,我们在散热器数学模型的基础上,建立了流量与温差的函数关系,从而实现了在只测温差的情况下,估计出流量并计算出热量。实验结果表明本方法能够较准确的计量热量值。

ECG中P波检测的Prony分析方法

自动心电诊断技术在近年来发展迅猛,相关的技术也涌现出不少。其中关于QRS波中R波检出的方法有很多,地位同等重要的P波检出的方法却相对较少。我们提出了一种针对P波检测的方法。通过使用Prony方法,将ECG(Electrocardiograph)波形先分离再检测,取得了不错的效果。本文试验数据均来自MIT ArrhythmiaDatabase,检出率达到97.8%。

基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法

为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,求得其时-频-能量矩阵;然后,将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接,得到各导联的一维时频能量序列;最后,基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵,构建脑功能网络.实验结果表明,以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络,能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递,相比于传统脑网络构建方法,更有利于增强不同运动想象任务的可分性.

基于稀疏分解的心电信号压缩算法

动态心电的广泛应用导致海量心电数据的产生,为了传输和存储的高效实现,必须对其进行压缩。本文在详细分析心电信号的可压缩特性基础上,将稀疏分解这一目前数据压缩算法领域较为前沿的方法引入到心电信号压缩算法中,提出了一种基于稀疏过完备库分解的心电数据压缩算法,该算法能够在较低的数据失真度情况下得到较好的数据压缩效果。同时,通过将本算法的实验数据同相关文献中提到的方法进行对比,其结果验证了本文算法的有效性。