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2.
传感器的技术参数Vmin和Y是使用衡器的重要参数。它不仅决定了传感器最大分度数(最高分辨率),同时也决定了传感器的最小使用分度数(即最小量程范围)。 相似文献
3.
户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响,其非正常运行会导致大量的电力损失,严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此,监测光伏系统的运行状态,及时排除潜在故障,制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性,特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统,特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题,提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机(ABC-SSELM)的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断,大大降低了人工成本和时间消耗。此外,灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件,提高发电效益。最后,使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法,数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。 相似文献
4.
为确保水利工程在运行期间能足额下泄生态流量,整理了贵州目前水利工程常采用的4种生态流量下泄方式,并分析了各自下泄方式适用范围及存在问题。针对中小型水利工程运行期生态流量下泄存在的问题,提出了应加强恒生态流量自动控制阀的研究与应用,推动智慧水利平台建设,强化生态用水调度运行管理,完善相关行政管理部门生态流量监控管理平台,同时结合国家近期出台的有关生态流量管理的法律法规、条例、政策增强生态流量在线监测监控的管理力度等5条对策建议,以实现生态流量实时足量下泄的技术支撑,并以现行有关生态流量下泄的法规条例为抓手加强管理,可保障河流水资源开发与生态环境保护的协调发展。此结论可为贵州仍至全国其他省(自治区、直辖市)水利工程下泄生态流量方式的选取及生态流量监控监管提供参考。 相似文献
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7.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
8.
对比分析了同一时间风速传感器的测量值和实测的平均风速值;研究了传感器测量数据和人工实测数据之间的数量关系;对风速传感器的测量数据采用最小二乘法进行拟合处理,获得井下各工作地点风速传感器的测量值和平均风速之间的曲线图,并拟合出关系式,根据得到的关系式将风速传感器的测量数据转化成平均风速,将转化得到的平均风速直接应用在井下通风系统的日常管理和优化改造中。 相似文献
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