基于电子舌和电子鼻结合DenseNet-ELM的陈醋年限检测

目的：实现陈醋酿造年限的快速检测。方法：采用电子舌(ET)和电子鼻(EN)结合密集卷积网络—极限学习机(DenseNet-ELM)模型对陈醋酿造年限进行快速检测,设计两种不同结构的密集卷积神经网络模型ET-DenseNet和EN-DenseNet,分别提取电子舌和电子鼻信号的特征信息,进而采用特征级信息融合方法,获得两种人工感官设备的融合特征向量,然后采用极限学习机(ELM)对融合的特征向量进行分类识别。结果：DenseNet能够有效提取到电子舌和电子鼻信号中深层特征,其特征提取能力优于离散小波变换(DWT)和卷积神经网络(CNN);相比于单独使用电子舌或者电子鼻,信息融合方法对不同年限陈醋检测的准确性和鲁棒性更优,其测试集准确率、查准率、召回率、F1-Score分别达到99.1%,0.98,0.99和0.99。结论：采用密集卷积网络缓解了深度学习模型由于深度增加导致的模型退化、泛化能力弱等问题,可对7种不同酿造年限的陈醋进行有效分类。     

220kV闵东智能变电站合并单元与常规变电站设备对比分析

发展智能电网已在世界范围内形成共识,智能变电站作为智能电网运行数据的采集源头和命令执行单元,是建设坚强智能电网的重要组成部分。随着智能设备的发展,智能变电站在国内开始大量新建和老站改造,随着智能变电站的规模化投产和大量新技术的应用,对电网工作人员提出更高要求,通过220kV闵东智能变电站,针对智能变电站核心元件合并单元的功能和作用进行分析,并与常规数字化变电站进行对比。     

135MW机组循环流化床锅炉保护的应用

本文从循环流化床锅炉的保护应用的最基本概念出发,详细的介绍了循环流化床的保护的具体项目、所需要使用卡件的类型以及在组态和现场设备安装完毕后,介绍如何对组态逻辑及一次测量元件线路正确性和完整性的进行验证传动试验,详细介绍了,发生MFT后产生的影响及跳闸哪些设备,如何使得发生MFT后,锅炉系统吹扫,使得MFT系统重新复归处于警戒状态的方法及吹扫条件,阐述了在现场实际应用中如何应对各种缺陷及相应的处理方法。对保护锅炉设备安全具有重要的意义。     

基于电子舌和EEMD-WOA-LSSVM模型的红酒贮藏年限区分

为了实现对不同贮藏年限的红酒进行客观的辨别分析,提出一种采用电子舌结合集合经验模态分解（Ensemble empirical modal decomposition, EEMD）、鲸鱼算法（whale optimization algorithm, WOA）和最小二乘支持向量机（least square support vector machine, LSSVM）组合模型的区分方法。首先采用电子舌对4种不同贮藏年限红酒的“特征图谱”进行信息采集;然后利用EEMD对原始信号进行分解,提取分解后的本征模态函数奇异谱熵和希尔伯特边际谱作为特征数据;最后,采用鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机建立红酒贮藏年限分析模型。结果表明,EEMD-WOA-LSSVM组合模型对不同贮藏年限的红酒的分类准确率、精确率、召回率、F1-score和Kappa系数分别达到97.5%、97.75%、97.5%、0.98和0.97,其区分能力优于GA-LSSVM、PSO-LSSVM和SVM模型。该研究可为红酒贮藏年限区分提供一种新的研究思路和技术手段。     

MCS—51单片机汽车起重机安全报警保护装置的研制

为保证汽车起重机安全工作，避免由于超载而引起的倾翻，折臂等现象，限制汽车起重机工作力矩是其中有效方法之一，汽车起重机的工作力矩随着起升角度及吊臂的伸长量变化，文章介绍了所设计的单片汽车起重机力矩限制器的工作原理，测出起重量，主臂长度和起升角度，然后计算出工作力矩与给定值比较，当工作力矩超过设定值时，声光报警并自动采取措施。     

MCS—51单片机汽车起重机安全报警保护装置的研制

为保证汽车起重机安全工作，避免由于超载而引起的倾翻、折臂等现象，限制汽车起重机工作力矩是其中有效方法之一．汽车起重机的工作力矩随着起升角度及吊臂的伸长量变化．文章介绍了所设计的单片汽车起重机力矩限制器的工作原理．测出起重量。主臂长度和起升角度，然后计算出工作力矩与给定值比较．当工作力矩超过设定值时，声光报警并自动采取措施．     

基于电子舌和WGAN-CNN模型的小麦贮存年限快速检测

为了实现对不同贮存年限陈化小麦的快速检测,提出一种伏安电子舌结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和基于Wasserstein距离的生成对抗网络(wasserstein generative adversarial nets, WGAN)组合的模式识别模型。使用伏安电子舌对6种不同贮存时间小麦采集电子舌信号。针对电子舌信号信息量大、特征提取困难等问题,设计了一种基于CNN结构的电子舌信号特征自动提取和分类识别模型。为解决CNN模型因训练样本不足而导致泛化能力差等问题,使用WGAN构建电子舌信号样本集,通过对生成信号集的学习,提高了CNN模型对电子舌信号的识别能力。实验结果表明,与AlexNet、VGG16等深度学习模型和随机森林(RM)、极限学习机(ELM)等传统机器学习模型相比,WGAN-CNN模型对电子舌信号的分辨能力更强,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score分别达到0.98、0.98、0.977和0.988。研究表明电子舌结合WGAN-CNN模型可实现对小麦贮存年限的快速检测,该研究为基于人工智能的感官识别技术提供了一种新的研究思路。     

基于功率键图的计算机建模

将已有的基于功率键图建模的计算机软件分为两类，分别介绍了它们的特点，最后介绍了作者们正在开发的计算机软件ＤＳＭ－ＥＳ．     

MCS－51单片机控制奶粉包装机械的应用设计

论述了采用８０３１单片微型计算机提高奶粉包装机计量精度的方法．在现行容量法喂料方式的基础上采用单片机控制检测系统，将包装计量精度提高到±０．１％．文章对所编制的软件及硬件系统均作了介绍．经过论证和模拟实验，文章得出结论，该控制检测系统对于改变目前我国粉类包装机械计量精度的现状，是一种十分经济有效的方法．     

桥式起重机动态分析与优化设计

用改进后的质量弹簧简化系统,分析了桥式起重机主要动态性能及结构参数的影响,并对桥式起重机动态指标进行了优化设计。