基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

拉索检测爬升装置轻量化设计与动力学性能分析

斜拉桥的自动化、智能化检测是今后的发展趋势,目前已研发的拉索检测机器人都存在质量较大的问题,很难得到工程实际应用.针对课题组前期研制的第一代爬升装置样机质量大、爬升速度较慢等问题,对其进行了受力分析与静应力分析,得出了优化的可能性.提出了零件板厚为优化参数,强度变化率为约束条件的尺寸优化模型,利用差分进化算法求取最优解,得到了机架的最优板厚,同时通过拓扑优化得到各零件最佳结构,以及通过受力分析对螺栓的尺寸与数量进行了优化.优化结果表明爬升装置减重3.9kg,减重比例达到了40％,同时机架的变形量大幅减小,强度满足要求.对优化后的爬升装置进行了动力学仿真分析,结果表明最大爬升角度达到了75度,爬升速度提升了2-4倍,其动力性得到极大的改善.     

肌电信号选择对下肢关节连续运动估计的影响

介绍了利用肌电信号实现人体运动识别的发展状况和相关方法。针对肌肉选择对下肢关节角度预测性能的影响这一问题,构建了肌电信号组合集,并建立了高阶多项式模型以及提出的改进模型实现对肌电信号子集到关节角度的映射。利用最小二乘法对模型参数进行了辨识,并对比验证了这两种模型的有效性,确认了最佳肌电信号组合与模型自由度。结果表明,提出的改进高阶多项式模型对不同肌电信号组合实现关节角度预测具有更稳健的效果,同时,下肢关节连续运动识别的最佳肌肉选择不一定与关节运动直接相关。     

像素级光学滤波-探测集成器件的研究进展

传统光谱成像系统采用探测器与传统分光元件耦合的方式,体积较大、定制化能力不足。微/纳光机电系统的快速发展,为微型化光谱成像系统提供了解决途径。基于表面等离激元学和光学超表面的微纳滤波结构,可实现像素级的光场调控,有望替代传统滤波器件并具有与成像系统片上集成的潜力。近年来,集成了动态或静态滤波结构的光谱成像微系统已崭露头角,逐渐构建起全新的光谱成像方法,但在原理机制、器件性能、制造成本、集成装配工艺等方面还有许多需要攻克的难题。本文综述了国内外在像素级微纳滤波结构、滤波和成像器件的集成制造和装配等方面的研究进展,梳理了光学滤波-探测集成器件的发展脉络,探讨了其局限性并展望了发展趋势。     

从严治理“小火”遏制“亡人”多发

近期,我国一些地区“小火亡人”事故频发。据统计,今年以来全国发生亡人火灾203起,造成275人遇难。为进一步加强沿街店铺消防安全工作,坚决遏制“小火亡人”火灾事故发生,应急管理部消防救援局专门作出部署,各地消防救援部门应结合消防安全专项整治三年行动,采取切实有效措施,着力提升沿街店铺等"多合一"场所火灾防控水平。     

提升高度对膜片式电磁阀性能的影响

针对膜片式电磁阀内部结构复杂、实际工况多变现象,运用计算流体力学软件对其内部流场进行了数值模拟,研究了不同膜片提升高度下电磁阀内部流量、水头损失、压力和流速的变化规律。结果表明:电磁阀流量值随压差增大相应增大,呈抛物线变化趋势,但增长幅度逐渐减弱;水头损失随流速增大相应增大,呈二次函数变化趋势,且增长幅度逐渐明显;随提升高度设计值的增大,流量值增大,水头损失减小,100%提升高度下二者达到最大值,但压力波动程度和速度变化幅度逐渐减小,100%提升高度下二者达到最小值,研究结果对膜片式电磁阀的后续优化设计提供一定参考。     

地域特色文化元素在文化创意产品中的运用

将地域特色文化元素在不同地区的文化创意产品中进行有效的融合运用,有利于提升文创产品的附加价值,加强消费者的购买欲望,具有较高的应用意义.基于此,本文主要围绕地域特色文化元素在文化创意产品中的运用展开论述,并结合实际情况提出一些合理化的建议.     

基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。