大型工程机械海运出口前对电气系统的防护方法

正工程机械出口大都通过海上货轮进行运输,由于大型工程机械无法装箱,只能散放于甲板上,在海上运输过程中容易受到海水、湿气、盐分的侵蚀,造成其表面及零部件腐蚀、生锈,从而给企业造成重大经济损失。在大型工程机械海运出口过程中,其电气系统更容易受到海水、湿气、盐分的侵蚀。本文介绍大型工程机械海运出口前对电气系统的防护方法。     

神经网络PID在PLC系统控制中的应用研究

针对传统的PID算法由于难以给出精确的数学模型,使得系统参数设定困难,同时系统控制效果上存在一定的缺陷,造成系统安全性和可靠性降低,系统控制质量不高。为了解决传统的PID算法所带来的问题,提出了基于模糊神经网络的PID算法,将PID算法、模糊控制算法以及神经网络算法相结合,形成了一种智能控制算法。将算法应用在PLC控制系统中,实验表明算法有效的实现了PID参数的自整定,并且提高了控制质量,具有一定的实际应用推广价值。     

论高等学校开展大学生生命教育的价值

高等学校生命教育是依据人的生命特征,遵循生命教育的规律,按照大学生心理特点,唤醒大学生生命意识,开发生命潜能,提 升生命质量,关注人的全面发展的教育,其内容主要包括生命意识教育、生命价值教育、和谐人格教育和生命发展教育。高等学校应通 过转变教育理念,设立独立的生命教育课程;把生命教育融入心理健康教育;重视家庭、学校和社会的合力作用等途径积极开展大学 生生命教育。     

灰色神经网络模型在物流需求预测中的研究

研究物流准确预测,进行物流优化管理问题,由于现代物流需求变化是多种因素综合的结果,传统单一模型只能反映部分变化规律,不能全面反映其需求变化规律,导致预测精度不高.为了提高了物流需求的预测精度,提出一种灰色神经网络的物流需求预测方法.组合方法首先采用灰色预测模型对训练样本进行学习,得到BP神经网络的输入值,然后采用BP神经网络对其进行预测,得到最终物流需求值.将组合模型应用于湖南省物流需求预测中,实验结果表明,改进的模型提高了物流需求预测精度,发挥了2种单一模型优势,克服了单一模型不足,提供一种物流优化管理的有效方法.     

基于物联网工业机器人的远程控制和监测系统

提出一种基于物联网的焊接工业机器人远程控制和监测系统。此系统的构建分为两步,第1步完成近程控制,第2步在此基础上,使用GPRS网络和云端服务器完成工业机器人的远程通信。系统利用物联网技术,将工业机器人的工作状态数据上传至云端服务器,然后利用支持云端服务器的PC端或者Web网页对工业机器人进行状态查看、修改现场工业机器人的某些参数并远程控制工业机器人的运行状态。     

变压器直流偏磁的仿真研究

基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Hilbert变换,提出了一种新的变压器直流偏磁分析方法。首先对变压器励磁电流进行EMD分解,提取包含最多励磁电流畸变信息的基本模式分量(intrinsic mode function,IMF);再对IMF分量作Hilbert变换,得出其瞬时频率和幅值。仿真结果表明:该方法能够准确检测出励磁电流畸变的时间、频率和幅值。     

非达西效应对低渗气藏气井产能影响研究

针对低渗气藏的渗流特征,以高速非达西渗流理论为依据,考虑应力敏感、启动压力梯度及滑脱效应等因素,推导出相应气井产能方程,以此为基础对低渗气藏气井的产能规律进行研究。研究结果表明:低渗气藏地层压力、渗透率分布曲线的形状均呈"漏斗"状;启动压力梯度和渗透率变形系数越大,地层压力下降越快,滑脱因子越大,地层压力升高越快;气藏渗透率主要受滑脱效应和应力敏感交互影响,滑脱效应使气井产能增大,且随着滑脱因子增大,气井产能不断增加,井底附近的压力敏感导致的"应力污染"现象最明显。     

高速公路桥梁养护的常见病害与建议分析

随着社会逐渐趋向于现代化发展,进一步巩固与夯实了高速公路工程在社会主义市场经济中所占据的重要地位。基于以上因素,对高速公路桥梁养护的病害进行相关研究,并结合高速公路桥梁工程病害发生原因,提出有效降低桥梁病害发生的几点建议,以期为相关工作人员提供参考。     

基于多传感器信息融合的果蔬仓库监测算法融合

适宜的仓库环境对于提高存储周期、减少腐坏率,起到至关重要的作用。将分组自适应加权融合算法与改进的BP神经网络算法相结合,应用到仓库环境监控系统中。通过使用分组自适应加权融合算法计算同类环境因素的估计值,再与异类传感器融合算法相结合,融合仓库中各种环境因子相互作用的影响,以提高输出结果的准确度。在仓库中收集温度,湿度,气味和二氧化碳浓度四个主要环境因素,并给出四类传感器数据融合处理的实时智能决策结果,从而实现对仓库环境的精确控制。结果表明,算法融合可以有效地提高数据处理精确度,节省各节点能耗,提高监测水平。