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风电的波动性和随机性,尤其是功率爬坡事件严重威胁着电网运行的安全和稳定。功率爬坡是极端天气影响下产生的,属于小概率事件。其极低的发生概率导致历史爬坡样本数量严重不足,并制约了传统功率预测模型的预测精度。针对此类问题,提出一种基于生成对抗网络的风电爬坡功率预测方案。将历史爬坡数据和模拟特征量作为输入,通过生成器和判别器的对抗训练,生成大量与历史爬坡数据特征相似的模拟爬坡数据,实现爬坡数据集的扩充。再将扩充后的爬坡数据集输入给长短期记忆神经网络算法,进行风电爬坡功率预测。通过仿真测试,验证了该方法在历史爬坡数据匮乏情况下风电爬坡功率预测的有效性。并与传统预测方法进行了对比,证明了其预测的精确性。 相似文献
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对一种为高速导弹设计的楔块式火工分离机构的薄弱环节进行了受力分析与强度校核,基于失效分析方法得到内筒螺纹段是影响分离机构总体载荷强度的关键,其最大承载力为21.6kN;通过对该机构进行分离能力与承载力试验,得到其分离时间为1.2ms左右,平均最大承载力为21kN左右。试验表明理论强度校核方法能准确估算出机构的最大承载力,可为类似航天器火工装置的设计提供有益参考。 相似文献
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介绍了一种用于工业生产中穿鞋带的机械手的结构,针对传统的机械手设计方法效率低、成本高等缺点,采用Solid Works对一款4自由度的穿鞋带机械手造型,在ADAMS中对建立的仿真模型的正确性进行了验证,并基于ADAMS与MATLAB对其进行联合仿真研究;采用两种布局控制模式对动力学模型的PD控制器进行搭建,对仿真结果的合理性和正确性进行了验证;通过调整控制参数对跟踪响应曲线进行了优化。联合仿真的结果表明,机械手系统具有较好的响应性能和良好的跟踪能力。该方法提高了设计效率、降低了成本,具有较强的实用性和广泛的应用性。 相似文献
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针对工业机器人对四通件打磨抛光的特点和工作过程,提出了一种利用工业机器人对五金产品进行打磨抛光方案,研究了机器人力控原理及打磨抛光相关工艺.采用Solidworks建立虚拟样机,设计机器人夹手和定位工装,构建机器人的五金四通件测试平台,研究其打磨测试参数及打磨效果.结果表明,采用240#的砂带进行打磨,砂带转速变化范围1000~1250 r/min,发泡轮硬度为30,砂带机的发泡轮的硬度为40,能够较好地实现本产品的打磨抛光,该方法为相关产品的打磨抛光实际应用提供了理论指导和数据参考,有助于提高生产效率,提高企业经济效益. 相似文献