振动监测和故障诊断系统在我厂发电机组的分析应用

针对我厂汽轮发电机组振动经常超标的状况，选用了“ＺＪＺ－１”型振动监测和故障诊断系统，能尽早准确预测潜在的故障，以便及时处理和消除隐患。     

家居室内环境的“低碳”设计思考

目前家居装饰装修市场繁荣,人们伴随着经济实力的提升而追求居住环境的舒适性、豪华性、美观性的愿望得已实现,但设计师和客户都应理性的对待居住空间的过分装饰和纯粹的美观性,应注重营造实用、绿色低碳的家居空间环境,顺应社会发展的要求。本文通过对家居空间"低碳"设计的分析,倡导家居空间环境应健康节能、选择低碳的装饰装修设计。     

RFID数据流过滤算法研究

RFID在实时识别、定位、跟踪以及物理对象监控等方面有着广泛的应用前景.为了实现上述应用的目标,RFID数据必须经过采集、过滤等处理过程.采集的原始RFID数据包括噪音数据和冗余数据,只有将这些噪音数据和冗余数据过滤后,才能应用;另外,保证正确的RFID标签数据采集顺序,对于一些应用也非常关键.针对这些问题,提出了基本噪音过滤算法和基于hashtable的有序噪音过滤算法,以及基本冗余过滤算法和基于hashtable的冗余过滤算法,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

高校计算机公共课教学改革探索

计算机公共课作为非计算机专业本科学生的公共基础课程核心之一,在教学组织、教学内容、教学方法、实践环节等方面还存在很多亟待解决的问题。针对目前存在的问题,结合相关的指导性文件,探讨解决的思路及对策。     

基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法

为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性, 本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法. 通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程, 建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数. 在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后, 准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走. 仿真实验表明, Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG. 同时, 相较于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.     

配电网短路故障分析及其识别方法研究

分析了在不同中性点接地方式下单相接地和两相短路接地故障的相电压及中性点电压变化特征,结合三相短路和两相短路的故障特征,提出了完整的配电网短路故障识别方法。仿真结果表明,该方法具有采集的模拟量少、判据简单、运算简便的优点,具有一定的实用价值。     

1588透传中晶振引入误差的一种改进方法

晶振的精度是引起网络设备时钟透传误差的最主要原因;通过对IEEE1588v2P2P透传定时过程的分析,发现当仅考虑晶振因素时,透传定时误差正比于定时报文在网络设备内的处理时间;这为减小晶振对透传时钟精度的影响提供了一种简单有效的方法,即缩短定时报文在网络设备内处理时间;缩短该处理时间的具体办法被给出;通过实际设备验证,改进后的定时报文处理时间可以比常规方法减少两到三个量级,相应地可以推导出晶振对定时精度的影响也降低了两到三个量级。     

自适应变步长最大风能捕获算法

风能具有随机性、不稳定性的特点,为了提高风力发电系统中风能的利用效率,在比较各种最大风能捕获算法的基础上,分析了爬山搜索法和叶尖速比法的不足,提出了自适应变步长搜索算法来捕获最大风能.通过改进爬山搜索法的变步长策略,明显加快了搜索速度,通过引入初始估计叶尖速比值,大大缩小了搜索范围.该算法不需要实时检测准确风速,不依赖风力机最佳功率曲线,有效地降低了成本,提高风力发电的效率.文中重点分析了算法的自适应性和变步长策略,仿真结果表明,该算法能够使风力机更快速到达最大功率点,动态响应快,收敛性好.     

混合计算智能算法在WSN路由优化中的应用

研究无线传感器(WSN)路由优化问题,传统路由过程传感器能量消耗过大,就会造成节点的早死亡。如不能提供很好的节点能量,使网络生存困难。为了减少WSN能量消耗,延长网络生存时间,提出一种利用混合计算智能优化算法。采用遗传算法全局快速收敛优点,并融入蚁群算法的每一次迭代中,加快蚁群算法收敛速度,达到具有很强的全局搜索能力,最后对WSN路由优化问题求解。仿真结果表明,混合智能算法提高了节点能量利用效率,延长了网络生存时间。