话题案例知识库动态模型及优化策略

传统的话题检测方法仅通过最初几篇话题相关报道的特征来表示话题,不能适应话题动态变化的特点。为此,提出一种话题案例知识库的动态模型。采用资源描述框架,实现话题案例知识表示,并在层次语义树基础上,利用案例融合策略实现话题案例知识库的动态更新,使用最大容忍优化策略解决话题质心漂移问题。实验结果表明,通过提高话题案例知识的全面性和内聚性,该模型能够改进话题检测和追踪的效果。     

井壁取心供电电源控制系统研究

针对海洋油田井壁取心装置的特点,基于16bit单片机SPMC75F2413A和芯片UC3875研制了一种深井中驱动双相感应交流电机地面供电电源驱动控制系统,该电源由AC/DC/AC-AC/DC/AC多环节功率变换单元构成,采用电流和电压的PI调节器闭环系统,实现从单相AC110V工频/低压至双相AC600～AC1200V变频/中压的变换。实验表明,该供电电源克服了传统的调压器加变压器的海洋油田测井线性电源的缺点,可以在海洋油田测井行业内推广应用。     

SVC与传统无功补偿装置在煤矿系统中组合配置

针对煤矿供配电系统中自然功率因数低、传统的无功分布不尽合理以及非线性冲击负荷造成的电能损耗大、母线电压瞬间波动等问题,探索了技术和经济2方面均较为可行的解决方案:对于煤矿系统中10 kV或6 kV以及660 V母线,均应在母线上集中配置一部分传统无功补偿设备及一部分SVC装置,其中SVC容量应不小于母线所接负荷最大可能波动量;而对于供电距离较远的个别大功率设备,还需单独就地安装无功补偿设备。这种组合配置,不仅解决了煤矿电压瞬间波动、闪变的现象,也能明显降低电能损耗。     

工程岩体结构类型定量划分问题研究

通过构造工程岩体结构分类的三角多基工函数,基于实际工程的岩体结构典型特征, 其数学特征所展示的韵律进行岩体结构类型划分和识别,提出并建立了坝基工程岩体结构这量划分的改进的分数维连亨明法,得到三峡坝基岩体结构标准特征向量分维值及亨明核,最后提出了岩体结构的人工神经网络遗传算法动态建模方法。     

基于CAN总线的采煤机牵引变频器输出电参数检测系统研究

针对目前采煤机牵引变频器输出电参量测量方法存在的成本高、误差大、测量繁琐和不能实时监控的缺点,设计了一种基于CAN总线的采煤机牵引变频器输出电参数检测系统。对检测系统的设计方案、硬件设计、软件设计进行了分析,然后给出了实验结果,并通过实验结果证明了检测系统的准确性和可行性。     

海洋测井FET交流电动机测控系统的研制

针对目前国内生产的地层测试评价仪调速需要通过在地面调节供电电源来完成,自动调节能力差,不能在150℃环境温度下工作,且对控制系统检测不全面等问题,基于单片机dsPIC30F6010A-20E/PF,采用CAN总线技术,研制了海洋测井FET交流电动机测控系统。详细介绍了地层测试评价议三相交流电动机驱动控制系统状态参数的检测和控制方法。加温运行带载试验结果表明,测控系统在高温环境下可24 h连续运行,电动机在空载和带载时能可靠运行,满足设计要求。     

瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型

提出了一种利用混合pi-sigma模糊神经推理方法建立瓦斯涌出量的预测模型。该模型采用高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数, 可在线动态调整隶属度函数和结论参数。与神经网络预测模型比较, 该模型具有物理意义明确、原理清晰、收敛速度快、预测精度高等特点,在对某矿瓦斯涌出量数据的仿真结果表明,该方法预测准确度高、速度快,并且结果具有可重复性,证明该方法是有效的。为便于工程实际应用, 在Matlab环境中开发了基于图形用户界面(GUI)的仿真应用界面,给出了使用方法和预测结果。实验同时表明,对所采用的数据,模型的训练精度设置为0.001时网络的泛化能力最好,网络训练精度和预测精度之间不具有正比关系。     

工程岩体结构类型定量划分问题研究

通过构造工程岩体结构分类的三角多项式函数,基于实际工程的岩体结构典型特征,利用其数学特征所展示的韵律进行岩体结构类型划分和识别,提出并建立了坝基工程岩体结构定量划分的改进的分数维连续亨明法,得到三峡坝基岩体结构标准特征向量分维值及亨明核．最后提出了岩体结构的人工神经网络遗传算法动态建模方法．     

坝基工程岩体结构分类分数维研究

利用分数维理论对岩体结构进行定量描述，提出并确定了坝工工程岩体结构定一划分的改进的连续亨明法，以长江三峡坝基岩体结构定性定量划分为案例，得到各类岩体结构标准特征向量分主各类岩体结构亨明核，建立了一个岩体结构定量划分系统，使岩体结构的研究由定性向定量转化。     

高频随机时间序列分量的稳定预测方法

针对小波分解预测方法中高频随机序列预测精度低的问题,采用一种自行开发的小波神经网络工具箱进行预测,该方法既有小波函数信号特征提取能力,又有BP神经网络工具箱快速、方便、鲁棒性强等特点,同时给出了神经网络初始化方法.该方法的显著特点是简捷、快速、实用性强,可以克服非平稳信号预测及大批量数据的训练问题,对推广小波神经网络的应用具有重要意义.对短期电力负荷预测的仿真实验结果表明,该方法绝对平均精度达到1％以上,并具有较高的预测效率.