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混沌识别是对非线性时间序列进行混沌预测的前提。针对时间序列风速确定性与随机性相结合的复杂非线性特征,研究了不同的混沌识别方法,并对风速时间序列进行混沌特征识别。应用随机噪声、周期运动及经典混沌系统的时间序列对所选方法进行可靠性验证。对美国国家风能研究中心M2测风塔实测时间序列风速数据进行非线性混沌特征识别。结果表明:风速时间序列具有明显的混沌特征;各风速时间序列表现出不同程度的混沌特征;各混沌识别方法对风速时间序列混沌特征的表达形式不同,互为补充,相互验证。 相似文献
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目前,基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂,初始化必须依赖各因素极值,基点数量提取冗余等原因,未能在应用中取得很好效果。为此,结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想,提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后,利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法,基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型,再通过新定义的λ-背景基,优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强,预测能力准确率高,同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。 相似文献
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第二代涡识别方法在混流泵内部流场中的适用性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
流体机械内部涡的产生会严重影响流体机械的内流场及外性能,速度、压力等传统方式并不能全面揭示流场真实的流动情况,而涡识别方法可以表征混流泵内部涡结构,识别涡的大小、位置和演变规律。采用大涡模拟对混流泵内部流场进行高精度数值模拟,由此获得不同涡识别方法(涡量、螺旋度方法、λ2准则和Q准则)在混流泵内流场中识别出的涡结构。结果表明:与涡量准则法相比,采用第二代涡识别方法更能获得详细的混流泵内部的涡结构。其中,Q准则能剔除绝大部分的剪切层影响,较其他涡识别方法更好地捕捉混流泵内部的涡结构,显示的涡大小更加精确。通过Q准则的识别,提取了混流泵叶轮流道内规则的通道涡,此类型涡结构均匀分布在各个流道,叶片叶顶泄漏涡结构清晰,摆脱了壁面剪切层的干扰;导叶叶片靠近轮毂处同样获取了规则的通道涡,通道涡均匀的分布在各个流道内,叶片尾缘脱落涡摆脱了壁面剪切层的干扰,可以看到清晰的涡结构。Q准则在第二代涡识别方法中脱颖而出,更适用于混流泵内流场的涡识别,在涡结构以及涡大小的显示方面都具有优势,可用于旋转机械内流场的分析。 相似文献
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针对井下有轨运输机车存在人工控制繁琐,运输效率、安全性和自动化水平较低的问题,借助PLC控制技术、RFID射频识别技术、变频调速技术、无线通信技术等设计了一套有轨运输机车自动化控制系统。根据设计的系统总体架构,介绍了各部分功能,重点确定了硬件和软件方案。通过系统的投入使用,实现了运输机车的数字化和自动化,具有一定的应用参考价值。 相似文献