移动搜索终端用户行为调查研究

移动搜索正在深入到移动互联网用户的生活,为更好地了解移动搜索终端用户行为,以提供更好的服务,对移动搜索终端用户的行为进行了调查。共发出调查问卷522份,收到有效问卷508份,通过对有效问卷进行深入研究,分析移动用户使用移动搜索的行为习惯,得出移动搜索呈现本地化、使用需求碎片化、使用习惯已经形成、用户年龄较为集中等结果,为探索移动搜索新业务提供有效的数据支持,并从搜索精度、搜索方式、提高搜索质量等方面对移动搜索的发展提出合理化建议。     

双向互动智能用电体系的构建及智能电表的开发

在分析国内外智能用电技术发展现状的基础上,构建了一种面向家庭的新型智能用电体系框架,主要由智能电表、智能互动终端、智能插座、家庭局域网络等构成;可支持分布式电源、电动汽车充电桩等系统或设备的灵活接入,具有计量、综合能耗监测、家用电器智能控制以及与用户的双向互动等功能.介绍了一款基于CS5460电能计量芯片的单相复费率智能双向电表的硬件和软件开发.实际测试结果表明,智能电表具备0.5%以上的计量精度,且可实时地与智能互动终端双向互动.     

制冷系统隐性故障分析

制冷系统中,隐性故障因故障现象不是十分明显而难以及时被发现,致使系统带故运行,造成能源的浪费。从热力学角度分析了制冷系统极易发生的5种隐性故障,总结出5种隐性故障的压力、温度变化特征,提供了判断隐性故障的途径。     

考虑辨识结果连续性的Type-Ⅲ型工商业负荷辨识方法

非侵入式负荷监测技术可以引导用户合理安排用电时间,从而减少电量消耗.其中,由于状态的连续可变性,连续变化(Type-Ⅲ)型负荷的辨识一直是非侵入式负荷监测中难以解决的问题之一.针对Type-Ⅲ型负荷的辨识难题,提出了基于深度卷积神经网络(CNN)和隐马尔可夫模型(HMM)的非侵入式负荷辨识算法.首先,根据互信息理论进行负荷特征选择;然后,利用残差神经网络作为深度CNN的基本架构,提取负荷多维特征并实现Type-Ⅲ型负荷的初辨识;最后,为了解决CNN辨识结果中存在的状态断点问题,采用HMM完成负荷辨识结果的连续性优化.在复杂的工商业运行环境中,对具有代表性的Type-Ⅲ型负荷数据进行了算法训练和验证,结果表明所提算法能有效辨识Type-Ⅲ型工商业负荷的运行状态.     

悬停状态下旋翼飞行机器人自适应鲁棒控制

针对加装二自由度绳驱动机械臂的旋翼飞行机器人在悬停条件下的抗干扰控制,提出了一种自适应终端滑模控制策略.将系统分成四旋翼飞行器和机械臂两个子系统,分别采用拉格朗日法与牛顿-欧拉法获得各自的动力学模型.在Lyapunov稳定性框架下设计了旋翼飞行器人的抗干扰轨迹跟踪控制器,并引人自适应策略来估计扰动上界.通过3个仿真算例验证了所设计控制器的有效性,结果表明,与其他控制器相比,本控制器具有较高的跟踪精度、较强的鲁棒性以及较好的抗干扰能力;机械臂质量的变化主要影响x通道和y通道的控制性能;本控制器基本能满足旋翼飞行机器人悬停作业的工作需求,具有一定的工程参考意义.     

高热稳定性低氯聚苯砜树脂合成及表征

结合缩聚方法和封端修饰方法合成苯酚封端的聚苯砜(PPSU)树脂,利用离子色谱方法对PPSU树脂的氯端基含量进行定量测试,并采用毛细管流变仪和高温注塑等方法对比评估了不同氯端基含量PPSU树脂的热稳定性和颜色。结果表明,通过苯酚封端,PPSU树脂的氯端基含量可由3000 mg/kg以上降至700 mg/kg以下,氯端基含量取代比例可达80.6%,同时PPSU树脂的力学性能未发生明显变化,拉伸强度、屈服点伸长率、弯曲强度和缺口冲击强度分别保持在73 MPa,89%,114 MPa和50 kJ/m²左右,并且PPSU树脂的热稳定性得到一定程度提高,颜色等级有所改善。     

现代电网电力扰动数据分析与主动应用

随着现代电网中反映供用电双方兼容性的电力扰动问题日益突出,如何有效利用监测数据对于科学认知、理解和解决电力扰动相关难题以及电网安全稳定运行与营商环境改善具有重要意义。为此,不同于传统电能质量分析方法在扰动发生后被动采取补救性的分析和治理措施,文中提出在扰动发生、发展和影响之前主动挖掘电力扰动监测数据独特暂态信息以进行"感知-预警-诊断-服务"的主动应用框架。从这4个层面阐述了基于电力扰动数据分析进行敏感负荷辨识、风险预警、隐性故障诊断和优质电力运营模式等不同应用途径的研究价值、主要思路和关键难题。     

天然胶乳床垫和枕芯的发展

综述介绍天然胶乳床垫和枕芯的生产工艺、产品特性以及存在的问题。天然胶乳床垫和枕芯的生产工艺主要有邓禄普法和塔勒莱法胶乳发泡工艺,塔勒莱法工艺先进,但受设备结构复杂和投资大的限制,只有少数公司采用;邓禄普法性价比高,工艺趋于完善,被大多数厂家采用。天然胶乳床垫和枕芯具有优异的弹性、支撑性、透气性和抑菌抗螨功能,与睡眠者有良好的贴合性,可提高睡眠质量。巨大的市场需求导致天然胶乳床垫和枕芯产品存在部分假冒伪劣和粗制滥造产品,需要监管部门尽快制订产品标准并加强管理,引导和规范天然胶乳床垫和枕芯生产行业健康发展。     

多尺度卷积神经网络检测睡眠呼吸暂停

睡眠呼吸暂停综合征作为一种常见的与睡眠相关的呼吸障碍性疾病,受到众多的关注。由于其复杂的检诊断过程及昂贵的价格,吸引了众多研究学者探索基于单通道信号的快速、便捷检测方法。基于心电信号(ECG)提出了一种多尺度卷积神经网络睡眠呼吸暂停快速检测方法,与常规的单尺度卷积神经网络方法相比,该方法可以有效地结合信号的细节信息和抽象信息,提升卷积神经网络的特征呈现能力。通过PhysioNet提供的Apnea-ECG数据库进行验证,多尺度卷积神经网络获得了85.2%准确率、83.1%敏感性和86.5%特异性。与现有方法相比,该方法进一步提升了睡眠呼吸暂停的检测性能。     

隐层神经元数对基于神经网络的自相关过程控制的影响

将传统修哈特控制图应用于自动化连续生产过程,经常会引发大量虚发报警。使用神经网络方法对存在相关性的连续生产过程进行研究时,取得了良好效果。本文在使用BP神经网络对自相关过程进行监控的基础之上,对隐层神经元数对于神经网络训练收敛性及识别率的影响进行分析研究。针对一定的输入层神经元数,选择合适的隐层神经元数将极大的改善网络的训练效果并提高网络的识别率。