机井自动化供水方案改进

针对民乐县农村人饮机井水位自动供水系统控制中存在的可靠性低、成本高等问题,文章结合深井泵提取地下水进行供水的实际情况,提出了软启动控制柜+浮球开关+微电脑时间控制器改进的思路和方法,运用效果良好。     

电力保护装置自动测试系统设计与研究

电力保护装置在出厂前要进行严格的板卡测试,传统板卡测试系统自动化程度较低,功能不够强大,且开发成本高,通用性不好。针对以上不足,设计了一种基于虚拟仪器的板卡测试系统,该系统主要由测试程序和上位机两部分组成,测试程序主要完成对板卡设备的模块化测试,并给出测试结果;上位机通过以太网与测试板卡通信,借助FTP和telnet技术,完成整个测试程序的发送、执行、测试结果的获取等功能。以电力保护装置内的CPU板卡为研究对象,结果表明,该测试系统可对板卡进行高效率自动测试,测试结果可靠,故障信息可追踪,可有效提高电力保护装置调试的通过率,保证企业产品的可靠性。     

某冰蓄冷项目运行策略分析

结合某办公建筑,对3种冰蓄冷运行策略进行对比分析。结果显示:3种运行策略日总移峰电量分别为28575 kW·h,28395 kW·h和28215 kW·h,日移高峰电量分别为16785 kW·h,21645 kW·h和17415 kW·h,单日节省电费分别为12464元,13082元和13509元;运行策略3的日总移峰电量最低,经济效益最高。指出冰蓄冷运行策略不能采用恒定制冷机组制冷量的运行方式,要综合考虑系统的负荷特征、融冰释冷量比例及制冷机组效率等因素。     

"不知火"柑橘全自动包装生产线的设计与研究

目的为了解决柑橘在实际包装过程中因于人工手动装袋、装箱等导致的效率低下问题,设计一条全自动柑橘包装生产线。方法基于“不知火”柑橘的特殊体型特征,使用传送带分级装置对其进行分级;通过倾斜皮带解决柑橘排列姿态的整理问题;经给袋式包装机装袋后,采用扭结式扎口装置对其进行封口;利用并联机器人对其进行装箱。通过计算生产节拍,合理规划每个工序的循环时间,并通过Flexsim软件对该生产线进行仿真分析与平衡优化。结果该生产线整体效率由89%提升到93%,能够正常运行且满足生产力的需求。结论该柑橘包装生产线实现了柑橘的分级、整料、装袋、装箱等工序,降低了工作强度,提高了生产效率,实现了包装过程的自动化。     

基于改进LFM算法的主动解列断面搜索方法

针对传统解列断面算法复杂度高的问题,提出一种基于改进LFM算法的解列断面搜索方式。首先,基于节点间电气联系和能量转移分布熵完成电网加权复杂网络建模;其次,基于主动解列断面约束条件,对LFM算法做适应性改良;最后,通过改进LFM算法得到解列断面,并在IEEE39节点系统中验证了算法有效性。仿真结果表明,改进LFM算法可充分考虑传统解列断面的约束条件,在算法具有较低复杂度的同时对系统运行状态更强的适应性。     

基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。     

电驱液压式大截面导线压接设备自动化研究

现有的压接设备可控性差、操作复杂,导致压接质量因人而异。针对此问题,提出了基于DDVC技术的导线压接设备自动化控制方案,建立了速度控制系统数学模型,应用Simulink进行仿真,分析系统性能。建立了基于DEFORM的耐张线夹压接实验模型,获得了耐张线夹压接的最佳加载速度曲线,并以此作为压接设备速度控制系统的Simulink仿真模型输入,对压接过程进行了仿真分析。结果表明:开环控制时系统存在一定的超调,加入PID控制后可有效抑制超调;所设计的压接设备可很好地跟随最佳压接曲线,跟随误差仅为0. 904 mm·s-1。研究成果对改进压接设备、提高压接质量提供了新的解决方案。     

关于提升装载机电子秤检定结果测量准确度的探讨

装载机电子秤广泛应用于货场、建筑工地,如何使检定结果准确可靠,本文对自动衡器检定装置标准器量值的管理方法进行了一些探讨。     

露天爆破智能设计系统开发及应用

为了提高露天台阶爆破设计的规范化、便捷性，对露天台阶爆破设计系统进行了开发研究。以Visual C++为开发平台，软件采用MFC框架，结合OpenGL三维引擎开发技术，实现软件从底层自主开发生态的建立。通过现场工程实践应用表明爆破设计人员可以轻松通过本系统实现三维环境下的布孔设计和爆破网络设计以及精确的GPS布孔，并取得了良好的爆破效果，提高了台阶爆破的设计质量和设计速度。爆破智能设计系统能够实现矿山爆破设计的数字化、科学化、自动化和高效化，对于露天爆破具有十分重要的意义。     

Graduate Student Literature Review: Detecting health disorders using data from automatic milking systems and associated technologies

This review synthesizes a range of research findings regarding behavioral and production responses to health disorders and subsequent illness detection for herds using automatic (robotic) milking systems (AMS). We discuss the effects of health disorders on cow behavior and production, specifically those variables that are routinely recorded by AMS and associated technologies. This information is used to inform the resultant use of behavior and production variables and to summarize and critique current illness detection studies. For conventional and AMS herds separately, we examined research from the past 20 yr and those variables recorded automatically on-farm that may respond to development of illness and lameness. The main variables identified were milk yield, rumination time, activity, and body weight, in addition to frequency of successful, refused, and fetched (involuntary) milkings in AMS herds. Whether making comparisons within cow or between sick and healthy cows, consistent reductions in activity, rumination time, and milk yield are observed. Lameness, however, had obvious negative effects on milk yield but not necessarily on rumination time or activity. Finally, we discuss detection models for identifying lameness and other health disorders using routinely collected data in AMS, specifically focusing on their scientific validation and any study limitations that create a need for further research. Of the current studies that have worked toward disease detection, many data have been excluded or separated for isolated models (i.e., fresh cows, certain lactation groups, and cows with multiple illnesses or moderate cases). Thus, future studies should (1) incorporate the entire lactating herd while accounting for stage of lactation and parity of each animal; (2) evaluate the deviations that cows exhibit from their own baseline trajectories and relative to healthy contemporaries; (3) combine the use of several variables into health alerts; and (4) differentiate the probable type of health disorder. Most importantly, no model or software currently exists to integrate data and directly support decision-making, which requires further research to bridge the gap between technology and herd health management.