基于Lorenz扰动分布和VMD的神经网络风速预测研究

针对风速的随机性、非线性和不确定性特征,提出基于VMD和Lorenz扰动的神经网络模型进行风速预测。首先,对风速数据采用变分模态分解(VMD)进行预处理,得到特征模态分量,然后采用BP神经网络对每个分量进行预测,并且将分量预测结果进行重构得到风速点预测值,最后以风速点预测为基础,根据核密度估计的Lorenz扰动序列概率分布进行风速区间预测。以西班牙风电场和中国风电场为实例进行预测,预测结果显示:(1)VMD算法可以提高神经网络模型点预测结果的精度;(2)根据Lorenz扰动序列分布进行风速区间估计,不仅量化了大气中不确定的影响因素,而且区间预测结果可靠性较高。     

基于时间序列突变误差校正的超短期风速联合预测模型

为了提高风速预测的准确性,提出了一种超短期风速联合预测模型.该模型首先利用经验模态分解与局部均值分解分别将风速数据分解为一系列相对平稳的分量,然后采用灰狼算法进行参数寻优的支持向量机(GWO-SVM)对分量进行预测,最后整合所有分量的预测结果得到风速预测结果.此外,为了减小预测过程中存在的误差,对误差类型进行了分类和分析,提出了一种基于时间序列突变的误差校正方法,采用时间序列预测模型直接对误差值进行校正,有效地减小了风速预测的误差.最后,通过仿真实例,证明了该风速联合预测模型和误差校正方法可以显著地提高风速预测的准确性.     

环形腔多油垫静压推力轴承热变形

高速重载工况下立式车床静压支承摩擦副的热变形对油膜形状有很大影响,会导致油流状态、基本假设和边界条件都发生很大变化,难以用经典润滑理论性能计算公式来精确预测油膜的润滑性能。针对此问题,基于流固耦合方法对静压推力轴承工作台和底座的热变形进行了模拟仿真,揭示其变形分布规律。研究了环形腔多油垫静压推力轴承热变形与转速的关系,获得了考虑热变形影响的油膜润滑性能预测模型,并进行了验证试验,仿真结果与试验数据基本一致。本文所得结论可为静压推力轴承散热结构的设计、润滑和解决变形问题提供理论依据。     

dbN小波变换在超短期风功率预测中的应用研究

为了降低风速序列的非平稳性,研究了基于db N小波变换及单位置NWP的超短期风功率预测模型。采用小波多分辨率分析法对原始风速时间序列进行分解,滤除高频分量,滤出低频分量,低频分量能够对风功率预测起到决定作用。然后,利用线性校正数学模型对超短期风速时间序列进行预测,并采用巴特沃兹低通滤波器对校正后的风速进行滤波。实验结果证明,该方法可有效地提高超短期风功率的预测精度。     

自回归滑动平均模型风速预测最大风能追踪策略研究

变速恒频风力发电机组在额定风速以下的最大风能追踪(Maximum Power point Tracking,MPPT)效果对于机组的效率有很大影响。现有的最大风能追踪策略不论是功率控制模式还是转速控制模式都是无风速测量下的最大风能追踪策略。究其原因,就在于风速无法精确测量。引入时间序列法中的自回归滑动平均模型(ARMA)对风速进行超前一步预测。根据该预测风速的大小来确定下一时刻最优功率点搜索的起始风机转速,再利用变步长转速扰动的最大风能追踪策略(爬山法)找到最优功率点。仿真表明,时间序列法对风速具有较好的预测效果,有效地缩小了最优功率点的搜索区间,缩短了搜索时间,提高了机组的运行效率。     

基于EEMD与动态神经网络的短期负荷预测

提出了采用EEMD与动态神经网络络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法.首先运用EEMD将非平稳的负荷序列分解,然后根据分解后各分量的特点构造不同的动态神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果.仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度.     

航空发动机轴承腔含油滴油气两相介质的流动模拟

航空发动机轴承腔设计正确性不仅影响到发动机转子的力学性能和工作寿命,而且影响到发动机二次空气流动系统的效率。轴承腔中油气两相介质共存的复杂状态使得轴承腔润滑设计和热分析十分困难,并因此影响发动机润滑系统和二次空气流动系统设计准确性。针对较宽结构和工况范围内出现的轴承腔中油膜、油滴和空气共存的流动形态,文章基于CFX商业软件平台进行了轴承腔润滑介质流动状态数值模拟,探讨了轴承腔结构和工况对腔中介质流动性态和参数的影响,揭示了若干工况条件下的润滑介质压力和速度的分布规律。研究有助于轴承腔油气两相流动物理本质的深入理解,亦为航空发动机轴承腔设计中的工程基础数据和参数获得,提供了手段和途径。     

基于多尺度小波分解和时间序列法的风电场风速预测

针对目前风电场风速预测精度较低的问题,提出一种基于多尺度小波分解和时间序列法的混合风速预测模型,通过小波分解将风速非平稳时间序列分解为不同尺度坐标上的平稳时间序列,然后把分解后的各层序列重构回原尺度,再应用自回归滑动平均模型对平稳时间序列进行预测,最后通过叠加合成得出原始风速序列的预测值。同时在验证时间序列模型有效性与模型选优过程中,采用基于贝叶斯理论的SBC定阶准则,改善了以往模型定阶准则的收敛特性。在算例分析中分别利用本文方法和常规预测法对实际风速分布特性进行预测分析,结果表明,本文方法对不平稳风速序列的预测具有更高的预测精度和更强的适应性。     

高速电主轴轴承温度预测与温升影响因素分析

高速电主轴轴承在运转过程中产生大量的摩擦热,而轴承温度是影响主轴系统刚度和精度的主要因素。通过高速电主轴空载运转实验,测试了在不同转速下主轴轴承的温度,获得了151组温度值;基于BP神经网络,对每个测试点温度,利用前100个温度数据进行网络构建和训练,求解了后51个数据的误差绝对值累积和,网络训练结果表明所建立的BP神经网络泛化能力强;进行了5种工况的温度预测,其预测结果表明温度预测值与实验值绝对误差小,精度高。此外,文章还分析了轴承的预紧力、主轴转速及润滑油的黏度对轴承温升的影响,其分析结果表明主轴转速是影响轴承温升的主要因素。     

内燃机轴承摩擦与润滑动态仿真研究

对内燃机轴承摩擦与润滑特性仿真分析方法进行了深入研究 ,提出了从数学建模、分析计算直至仿真结果实现的一整套软件实施方案 .将动态仿真技术引入内燃机轴承的设计过程 ,建立了轴承油膜的仿真模型 ,对轴心轨迹进行了仿真分析 .开发了“内燃机轴承摩擦与润滑动态仿真系统 (EBFLDSS)”计算机软件程序 ,实现了设计阶段的轴承运行情况实时模拟 .通过虚拟产品开发 ,可以及时确定产品设计缺陷 ,并进行改进 ,达到预测和控制产品成本、质量和开发周期的目的     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.