基于泛在物联网技术的采集性能提升技术研究

为解决传统配用电通信技术存在的容量小、组网能力弱、实时性差等问题,充分应用泛在物联网技术,应用新技术、新思路。介绍了LTE230电力无线配用电通信网技术的组成、特点和应用尝试,并解决以上问题。     

基于PLC的液晶面板撕膜机设计与改进

主要介绍了针对液晶面板撕膜机的撕膜工艺、整机结构、控制方式,以及在研发过程中遇到的问题点和相应的解决方案。该撕膜机有效地代替了人工撕膜、撕膜效率达15 s/片,撕膜成功率在98%以上。     

智能变电站网络性能测试研究与应用

智能变电站是坚强智能电网的重要组成部分,网络的正常运行是变电站可靠运行的重要保障。通过分析某智能变电站网络运行时产生传输延时的影响因素,站控层网络和过程层网络的通信方式和网络风暴产生的原因,并以某变电站整个网络为对象,依靠网络测试仪对变电站网络施加负载的方式进行吞吐量测试、时延测试、抖动测试、Vlan功能测试、系统安全校核、风暴整组传动,从而验证了该变电站整体网络的可靠性,并对之后该类测试提供借鉴。     

PG-RNN:一种基于递归神经网络的密码猜测模型

用户名—密码（口令）是目前最流行的用户身份认证方式，鉴于获取真实的大规模密码明文非常困难，利用密码猜测技术来生成大规模密码集，可以评估密码猜测算法效率、检测现有用户密码保护机制的缺陷等，是研究密码安全性的主要方法。本文提出了一种基于递归神经网络的密码猜测概率模型（password guessing RNN， PG-RNN），区别于传统的基于人为设计规则的密码生成方法，递归神经网络能够自动地学习到密码集本身的分布特征和字符规律。因此，在泄露的真实用户密码集上训练后的递归神经网络，能够生成非常接近训练集真实数据的密码，避免了人为设定规则来破译密码的局限性。实验结果表明，PG-RNN生成的密码在结构字符类型、密码长度分布上比Markov模型更好地接近原始训练数据的分布特征，同时在真实密码匹配度上，本文提出的PG-RNN模型比目前较好的基于生成对抗网络的PassGAN模型提高了1.2%。     

基于容错度自适应支持向量机的液压泵故障诊断

针对已有在线故障诊断方法在数据量大、噪声强条件下分类速度较低、分类精度不够高等问题,结合液压泵故障类别数目大、工作环境恶劣的特点,提出了一种适用于混凝土泵车液压泵在线诊断的状态识别算法——容错度自适应支持向量机。该方法主要从四个方面对分类速度做了改进：①引入容错度因子进行模型训练;②优先选择能将某一类故障样本单独分离出来的二分类器;③在满足②的基础上选择平均支持向量机少的分类器;④引入增量学习算法对参数进行自适应调整,提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性,保证系统的分类精度。通过对混凝土泵车的液压泵故障诊断,证明了该方法在明显提高分类速度的同时保证了较高的分类精度。     

变焦混沌优化焦炉燃烧专家控制系统

针对湖南涟源钢厂焦化生产存在的主要问题， 在分析炼焦生产工艺的基础上， 提出集变焦混沌优化技术和专家控制方法为一体的焦炉燃烧控制系统设计方案， 给出了系统的总体设计思想和结构框图， 详细阐述了系统的工作原理。实验结果表明了该控制方案的有效性     

从东亚公司2000t/d熟料生产线建设谈贷款应注意的问题

安徽巢湖东亚水泥有限责任公司２０００ｔ／ｄ水泥熟料生产线是综合治理巢湖污染的子项目之一，项目概算总投资４．８４亿人民币，实际投资包括粉磨站３．５亿人民币，其中利用亚行贷款４０００万美元。１９９９年５月份项目主体工程正式开工，２０００年１２月１８日点火投产并一次试产达标。生产线运行半年来，月平均生产熟料５．３万ｔ，主要技术经济指标均达到或超过设计指标，取得了良好的经济和社会效益。由于东亚项目主要是利用亚行环保贷款，从项目的立项、建设及项目竣工后的评价，全过程必须接受亚行的监督和指导。为了和国际惯例…     

电解质浓度对反气泡稳定性影响机理研究

反气泡的稳定性受到多种因素的影响。提高溶液电解质浓度可以延长反气泡的稳定时间。在对反气泡内外液面受力分析的基础上,引入Reynolds方程,研究压力差对平板狭缝流动的影响,从理论上揭示电解质浓度对反气泡稳定性的影响机理,并通过实验证明理论分析的正确性。为制造长稳定时间的反气泡提供指导。     

小分子气体在液压油中扩散行为的分子动力学研究

为了从微观层次上揭示气体小分子在液压系统中的扩散机理,对小分子在液压油中的扩散溶解行为进行了分子动力学模拟。采用分子动力学模拟软件,模拟了不同温度下气体小分子在液压油中的扩散。结果表明,温度越高,扩散系数越大,且与文献报道的实验数据吻合较好,说明分子动力学模拟是研究小分子在液压油中扩散行为的有效方法。