基于关联规则与PLC的同步电机高精度转角自适应控制方法

常规的转角自适应控制方法未能与同步电机的实际运行数据精准结合,导致实际控制中精度不足,因此提出基于关联规则与PLC设计的同步电机高精度转角自适应控制方法。计算同步电机的增益效率,将结果加权处理,得到同步电机转角理想传动比的计算方法。建立关联数据库,基于关联规则优化转角控制增益系数。以适应性系数判断算法终止条件,建立自适应模型结构,得到同步电机中的转角质心偏离距离,设计转角模糊自适应算法。在对比试验中,试验组中适应性系数均值为0.48/0.92 μm,3个对照组的均值分别为0.27/0.82、0.42/0.57、0.26/0.86 μm。通过试验数据可知,基于关联规则与PLC的同步电机高精度转角自适应控制方法比常规算法更适应同步电机的实际运行,具备更高的精度控制效果。     

面向电力传感器的环境能量收集技术发展趋势及面临的挑战

电力传感器作为能源互联网感知层的基本组成部分,其供电稳定性是广大从业者的关注重点。通过环境能量收集技术为传感器供电,可使传感器具有自供电特性以及长期免维护的优势,能量收集技术在电力传感领域的应用受到了越来越广泛关注。综述了环境能量收集技术在电力领域的应用现状以及温差、振动、风致振动等新型能量收集技术的特点。结合电力行业传感器应用需求,提出了环境能量收集技术在电力行业应用的发展趋势,总结为取能方式多样化、取能器件小型化和取能传感一体化等发展方向,并对应用发展面临的挑战进行了剖析,提出了取能技术应用面临的技术挑战、可靠性挑战和应用适配挑战。     

石墨化率不同的自焙炭块的热膨胀

采用精密垂直拉杆膨胀仪在１４～１０００℃范围内测量了具有不同石墨化率的自焙炭块的相对热伸长量，并由此获得了热线膨胀系数α。结果表明：石墨化率一定时，α值在较低温度下随温度升高而增加，在较高温度下，α值随温度变化不明显；恒温时，石墨化率越高，α值越低。讨论了单位热应力下的弹性模量概念     

机器人视觉引导中标定参数同步求解方法

在分析机器人视觉引导中各坐标系转换关系的基础上,提出一种基于最大似然估计的非线性机器人视觉引导标定参数的计算方法,该方法根据最大似然估计构造计算过程中矩阵变换测度函数,采用Levenberg-Marquardt算法求解非线性最小二乘问题,可一次性求解出摄像机标定参数和手眼标定参数。通过数值仿真和真实机器人标定实验,将计算结果与经典标定方法的计算结果进行了比较。结果表明:提出的算法相对于经典算法在估计误差、对噪声的敏感度和稳定性方面均有所提高。     

高水头船闸第二分流口自分流体型水力特性研究

高水头船闸输水水流能量巨大,水力指标高,对输水系统布置和型式提出了更高要求。大藤峡水利枢纽工程船闸最大设计水头40.25 m,输水系统第二分流口拟采用空腔自分流型式,在国内外尚无先例。通过采用三维数值模拟的技术手段对该分流口型式及输水系统整体分流性能进行系统研究,详细分析在各典型充、泄水时刻第二分流口部位的水动力特性,论证在工程实际应用中的可行性。研究结果表明,在合理布置各分支廊道的出水支孔尺寸后,该分流口型式在充、泄水过程中分流效果较好,但在分流口内部存在典型流速、压力分布区域,特别是在泄水工况下分流口大墩头附近存在较大范围三角低流速紊动区域,可能会对分流口结构造成不利影响。研究成果可为全面掌握该分流口型式的水力特性以及进一步改进优化提供技术参考。     

岩体结构面对大跨度隧道工程稳定性影响初步研究

基于对沈阳至大连（简称沈大）高速公路扩建工程韩家岭隧道区域调查和分析，研究了岩体结构面对隧道施工过程的影响，围岩失稳方式及可能遇到的问题，并提出了解决这些问题的措施。     

基于HEIV模型的摄像机一维标定

多摄像机系统广泛应用于文化创意产业,其高精度标定是迫切需要解决的一个关键问题. 新近出现的摄像机一维标定方法能够克服标定物自身遮挡,特别适合标定多摄像机系统. 然而,现有的摄像机一维标定研究主要集中在降低一维标定物的运动约束,而标定精度较低的问题未受到应有的关注. 本文提出一种基于变量含异质噪声 （Heteroscedastic error-in-variables,HEIV）模型的高精度摄像机一维标定方法. 首先,推导出摄像机一维标定的计算模型;其次,利用该计算模型详细分析了一维标定中的噪声,得出摄像机一维标定可以视为一个HEIV问题的结论;最后给出了基于HEIV模型的摄像机一维标定算法. 与现有的算法相比,该方法可以显著改善一维标定的精度,并且受初始值影响小,收敛速度快. 实验结果验证了该方法的正确性和可行性.     

Self‐regulation during e‐learning: using behavioural evidence from navigation log files

The current paper examined the relationship between perceived characteristics of the learning environment in an e‐module in relation to test performance among a group of e‐learners. Using structural equation modelling, the relationship between these variables is further explored in terms of the proposed double mediation as outlined by Ning and Downing. These authors initially proposed that motivation and self‐regulation strategies are mediators between the perception of the learning environment and performance. In our replication and extension study, we substituted self‐reported self‐regulation with behavioural indicators of self‐regulation using navigation log files and focused on test‐taking rather than general motivation. We proposed that navigational patterns captured using log files can also help deduce self‐regulation in e‐modules and provide information in the absence of self‐reports. Path analyses provide partial support for our navigational hypotheses and the model. Implications of our results for the use of e‐module data and conclusions based on navigation are discussed.     

水泥回转窑的智能控制

文章介绍了PIT Navigator对水泥熟料生产自动化控制的实现,基于神经网络的自学习、自适应控制元件,将相关的过程数据记录下来,随后借助数据关联性进行分析,在预测和自学习过程模型(模型预测控制)中处理这些数据,并计算过程参数的实时预测,使用这些工具,可以实现更稳定的窑况,同时提高产量和降低能耗。