电磁炉噪声成分分析及贡献度计算

电磁炉在工作过程中会产生较大噪声。本文对电磁炉噪声进行测试,对噪声时域测试数据进行处理和对比,分析不同水位和不同工况下时域噪声信号的变化特点;对时域数据进行频谱变换,分析噪声频谱结构,识别噪声成分。电磁炉悬空加热噪声的频谱分析进一步证实电磁噪声的特点。将不同时间点的噪声频谱进行对比,分析水沸腾在不同时间段引起的噪声变化;通过声功率占比的计算求得各类噪声的贡献度。论文研究成果可为电磁炉噪声控制提供依据。     

计及负荷聚合商调度优先权的独立微网双层实时调度模型

在消纳新能源实时波动功率时,负荷聚合商的用电风险特性可能带来用电高峰缺电、频率失稳及降低电能质量等威胁,甚至影响微网的可靠运行。以负荷聚合商的协调控制为手段,建立基于调度优先权的独立微网双层实时调度模型。在宏观层,根据负荷聚合商的用电风险特性,建立用电贡献度和用电置信度评价指标量化风险,分别从主、客观两个角度结合应用层次分析法和熵权法,综合评估各指标权重确定调度优先权,微网运营商即可制定满足微网具体要求的各负荷聚合商实时调度计划。在微观层,为降低消纳宏观层实时波动功率时负荷聚合商响应的不确定性,针对负荷聚合商工作时间和用户经济水平的差异,分别提出可中断时间补偿度和消纳分摊权,建立总负荷聚合商利益最大化优化消纳分摊策略。最后,以某地区的实际微网为例,分析验证了模型的科学性和有效性。     

基于CETOL的微波炉间隙与段差装配仿真研究

针对微波炉各个零部件对整机装配间隙与段差的影响,在CETOL软件中对各个零部件进行装配约束,结合图纸设定尺寸公差值,从而构建出微波炉整机公差仿真三维模型。在设定整机的间隙与段差目标值基础上,通过敏感度与贡献度分析得出影响整机间隙与段差的关键尺寸,结合生产工艺实际水平,对关键尺寸公差进行合理优化,从而解决产品间隙与段差过大这一装配问题,提升装配精度。     

基于改进熵值法的装备作战效能评估

文章提出了一种基于改进熵值法的主客观相结合的效能评估方法,同时结合装备作战试验实例分析了此评估方法在实践中的运用,设计了切实可行的评估方案,为装备作战试验与评估工作的组织实施提供理论基础和方法支撑。     

强化类别贡献的文本特征权重方案

为使文本向量能准确表达文本信息、提升文本分类效果,提出了一种强化类别贡献的文本特征权重方案.利用后验概率定义了特征词的类别贡献度函数,结合相关频率权重因子,得到兼顾类别贡献度与类间分布差异的文本特征权重量化方案.在4个标准语料集上的测试结果表明,该方案实现简单,能更准确地刻画不同特征对分类的贡献差异,优化文本表示,并显著地提高文本分类效果.     

基于MDT重叠覆盖度数据的KNN-DBSCAN参数自适应调优研究

传统网络优化中路测工作存在难以全量测试道路及楼宇、测试工作量大、工作效率低、周期长、受人为因素影响等显性缺点,无法动态关注每个区域网络质量情况,且常规测量报告(measurement report,MR)数据不具备定位信息,无法精确定位如重叠覆盖度问题发生位置。基于最小化路测(minimization drive test,MDT)精准定位系统通过采集底层基站MDT数据,并根据重叠覆盖度算法输出高重叠覆盖度栅格,再通过自适应K最近邻-具有噪声的基于密度的聚类方法(K-nearest neighbor density-based spatial clustering of applica-tions with noise,KNN-DBSCAN)联合算法解决了DBSCAN算法对参数设置敏感性问题,并对问题栅格进行非监督聚类,收敛问题连片区域,通过小区采样贡献度进行栅格区域映射,最终达到精准调整全局最高优先级(TOP)小区,降低小区高重叠覆盖度的目的。     

基于函数分布特性的智能车辆换道行为识别

针对目前智能驾驶辅助系统对驾驶人换道意图识别存在的问题,基于函数分布特性分析和层次分析法展开研究.一般将主车与车道线的距离作为换道的指标变量,由于将影像数据作为指标变量的基础数据源时,指标变量受光照和交通基础设施的影响较大,为此,将方向盘转角和车道线距离作为换道行为识别的指标变量,提出一种基于函数分布特性的换道行为识别方法.首先对获取到指标变量进行函数分布分析,确定出相应的换道起止时间,并依据不同环境下获取到的变量可靠程度,采用层次分析法确定出2种指标对识别准确性的贡献度,融合2种变量贡献度构建出换道行为识别规则,并利用实车数据对该识别方法进行验证.结果表明:融合2种指标变量的识别方法可以适应更为复杂的交通环境;当光照、车道标识线清晰可辨识时,车道线距离对识别准确率贡献最大;当车道标识线无法辨识时,方向盘转角占优.