基于燃料全过程的在线配煤掺烧系统

本文在现有燃料信息化管理平台的基础上,开发了以广义配煤掺烧技术为核心,集燃料计划、入厂、场存、堆取、配煤、掺烧、优化运行与达标排放为一体的模块化、商业化在线配煤掺烧系统软件,该软件包括配煤掺烧预测模块、燃料配煤管理模块、掺烧方案评估模块、来煤堆煤建议模块、购煤建议管理模块等,可以长期、实时地指导电厂进行科学的煤炭掺烧管理。该系统软件已经实现商业应用,可为发电企业提供科学的评估与决策平台。     

燃煤、燃气锅炉负荷优化分配研究

针对太钢自备电厂母管制燃煤、燃气锅炉系统,建立了燃煤、燃气锅炉特性和锅炉负荷优化分配模型。对现场运行数据的优化计算表明,优化后与优化前相比,当锅炉蒸发量大于520 t/h时,可以节约燃煤0.131 t/h;当锅炉蒸发量小于520 t/h时,可以节约燃气30 838.44 m3/h。提出的燃煤、燃气锅炉负荷优化分配方法,适用于母管制锅炉系统的负荷优化分配。     

基于Real Adaboost的肤色分割方法

提出了一种基于Real AdaBoost算法构造的肤色置信度分类器及动态阈值相结合的肤色分割方法。根据肤色在YCrCb色度空间的聚类性,通过大量肤色和非肤色样本用Real AdaBoost训练一族查找表(LUT)型圆形弱分类器,组成一个能输出连续置信度的强分类器,利用肤色强分类器计算图像中像素的肤色相似度,最后用大津法确定阈值对肤色相似图进行二值分割。实验表明,该方法能较好地描述肤色分布,误检率低,鲁棒性好。     

利用拉格朗日松弛法解决SIS中的负荷经济分配问题

利用拉格朗日松弛法对火力发电厂厂级监控信息系统(SIS)中的负荷经济分配问题进行了求解。该方法以发电费用为目标函数,用拉格朗日乘子将系统的负荷约束松弛,并将得到的拉格朗日函数分解为一个上下两层的优化问题分别进行求解,保证了算法的快速有效性。与混沌优化及遗传算法进行了仿真比较,结果表明所提出的方法收敛速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统负荷经济分配问题的有效手段。     

线上线下结合的实时手势跟踪系统

手势识别跟踪一般采用线下训练分类器,不能有效检测跟踪形变的手势,针对手势形变及在窗口的暂时性消失等问题,提出了一种通过线下训练结合线上提取样本对分类器进行训练的检测方法,同时采用跟踪一检测一学习(TLD)的方法不断对跟踪器的结果进行纠正.试验结果表明,本算法对手势形变、短暂消失具有很好的适应性,与TLD算法相比较具有更好的稳定性.     

一种基于WEB的车辆调度管理系统

传统的数据库应用系统开发通常采用的两层结构Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ模型,存在程序开发最大,系统难于维护,安全差和成本高的缺点,而现代的多层结构Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ模型,具有系统易于维护,安全性好,系统易于伸缩和成本低等优点。本文所提出的车辆调度管理系统,就是基于Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ模型的结构来实现的,在实际应用中,充分体现Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ模型系统的优越性能。     

基于Spark的分布式交通流数据预测系统

在大数据时代,在城市复杂交通环境中,实现实时、准确的交通流预测,是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型(distributed urban traffic prediction with GBDT,DUTP-GBDT);并提出了分布式情况下梯度优化决策树模型实现的优化方法,包括切分点抽样、特征装箱和逐层训练三种,提高了分布式情况下梯度优化决策树训练效率。基于Spark分布式计算平台高效、可靠、弹性可扩展的优势,以及梯度优化决策树模型准确率较高和时间复杂度较低的优点,利用时间特征、道路状况特征以及天气特征等特征参数,建立了DUTP-GBDT模型,实现了实时、准确的交通流预测。通过与GABP、GA-KNN、MSTAR等模型的对比,证明了利用Spark平台,DUTP-GBDT模型在分布式环境下准确率和训练速度方面均有所提高,符合城市交通流预测系统的各项要求。     

构造嵌入式系统软件的构件模型研究

目前嵌入式系统软件开发方法不利于嵌入式系统的发展,如何将高级的构件技术应用到嵌入式系统软件开发中,以便快速灵活高效地设计系统,已成为其发展的关键。文章提出了一个基于构件的构造模型,它包括一个通用的、轻便的核心构件库,构件可在运行时动态装入,是可替换的。模型引入了构件框架概念,允许在部署时和运行时不同阶段进行重配置系统,有效缩短嵌入式系统软件开发周期。     

基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议

针对大规模无线传感器网络(WSN)中由于簇首节点分布不合理而导致节点消耗能量过快的问题,设计了一种基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议(HRPNC)。HRPNC结合低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)中的分簇思想,并在分层的基础上对能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议(DEBUC)中竞争半径的算法进行改进,即通过分层机制及竞争机制选取簇首,使簇首节点分布更加合理,有效均衡节点的能量消耗。在Matlab上进行的仿真实验中,HRPNC在生存周期上较LEACH协议与DEBUC协议分别提高了约500轮、300轮;HRPNC的节点平均剩余能量高于LEACH协议与DEBUC协议,节点能量的消耗在生存周期间基本保持较低且平稳的能量消耗;HRPNC较LEACH协议与DEBUC协议在数据包传输总量上分别提高了约300%、130%;在不同仿真环境下,HRPNC的丢包率均比LEACH协议和DEBUC协议低。实验结果表明,HRPNC不仅能有效延长网络的生存周期,提高数据的传输数量与网络的稳定性,并且能有效降低数据传输的丢包率。