面向IC制造的净化机器人

针对集成电路制造中环境洁净度与硅片传输任务的需求,提出了一种由径向直线伸缩机构以及旋转、升降运动模块组成的新型三自由度R-θ型净化机器人.该净化机器人采用两组行星轮系组合来实现关键的径向直线伸缩运动,并合理配置密封来实现上述需求.通过运动分析给出了实现径向直线伸缩运动的必要条件,进行了净化机器人的运动学与动力学分析.同时采用交流伺服电机作为驱动元件,基于MPC02运动控制卡作为上位控制单元构建了开放式控制系统.实验研究表明该净化机器人具有较高的速度、重复定位精度与应用洁净度.     

数字化变电站集成保护信息共享通信特性分析研究

数字化变电站中继电保护的数据通信与保护跳闸等环节的实现形式已经发生了重大变革,其技术条件也促进了集成保护的发展。目前,对35 kV及35 kV以下变电站,保护测控相互融合、信息共享,保护、测控功能集成在一个独立的装置中,已经成为业界共识。而实时、可靠的网络通信是数字化变电站实现集成保护的先决条件和关键技术。因此,以35 kV数字化变电站为例,利用主流通信仿真软件—OPNET对其信息共享特性进行仿真研究。     

梨园水电站导流洞封堵灌浆施工技术

本文主要介绍了梨园水电站导流洞封堵施工中的固结灌浆施工及帷幕灌浆施工技术。采用固结灌浆、回填灌浆、帷幕灌浆和接缝灌浆的施工顺序,为类似的工程施工积累了相关经验,具有一定的参考价值。     

采集运行维护资源配置决策支持研究

根据吉林省各单位采集故障产生数量、分布特点、现有人力资源数量,结合采集成功率建立了采集运行维护(以下简称运维)难度系数模型,模拟在不同采集成功率下,采集运维人员数量的配置情况,避免了采集运维人员分配过多,经济性差,或采集运维人员分配过少,运维能力不足的问题。     

“能效提升，稳产增效”节能示范区建设的探索与实践

中原油田采油四厂以油气产量和成本控制为主线，在油藏经营管理五区开展了“能效提升，稳产增效”节能示范区建设活动。通过效能监测，节点分析，设定目标，确定方案、落实措施，测试对比等工作，实现油气产量稳定，用电总量下降，用电能效提升的目标，使企业经济效益的得到了不断提升。     

基于灰色关联分析的煤矿险兆事件致因分析

收集现场险兆事件数据,运用灰色关联分析法对煤矿险兆事件中人的不安全行为的各因素的关联度进行了定量分析。得出该煤矿险兆事件发生原因的平均关联度,做出重要度排序,从而有针对性地从险兆事件致因方面对险兆事件进行重点预防和干预。     

深度学习应用于时序预测研究综述

时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻,经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来,以卷积神经网络、循环神经网络和Transformer模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展,综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标,并以时间和算法架构为研究主线,实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限;着重介绍对比了多个基于Transformer模型的时间序列预测方法;最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战,对未来该方向的研究趋势进行了展望。     

单相智能电能表电磁兼容试验探讨

针对单相智能电能表电磁兼容试验项目(包括静电放电抗扰度试验、快速瞬变脉冲群抗扰度试验、浪涌抗扰度试验等5个试验项目),在试验基础上,对涉及到的标准要求和可能遇到的问题进行了探讨,并提出了试验过程中需要注意的事项.     

基于用电信息采集大数据的窃电智能诊断识别技术研究

针对窃电问题,以用电信息采集数据为基础,通过对不同窃电特征进行归纳,建立适合不同窃电方式的窃电诊断分析模型,实现对目标台区和重点用户筛选分析;利用层次分析法为重点用户进行评分,锁定高嫌疑用户;开发窃电智能诊断分析平台,为用电检查人员提供科学有效的指导,提高了电力企业反窃电调查的质量和效率.     

改进黑猩猩优化算法的测试数据生成研究

自动生成测试数据的关键在于能否生成覆盖率高、纠错能力强的数据。针对目前测试数据生成效率低及黑猩猩优化算法仍存在易陷入局部最优、收敛精度低等问题,提出一种正余弦扰动策略黑猩猩优化算法（chimp optimization algorithm for sine-cosine perturbation strategy,SC-ChOA）。使用拉丁超立方策略初始化种群,增强种群的多样化;引入非线性衰减收敛因子来平衡算法的全局和局部勘探能力;在位置更新时添加正余弦扰动因子,避免群体陷入局部范围搜索而导致的算法停滞现象。使用测试函数与标准黑猩猩优化算法及常用的遗传算法进行对比实验,验证算法的有效性;将改进算法应用到测试数据生成领域,通过在桩中插入分支函数来建立适应度函数,以促进测试数据的优化。为验证改进算法在测试数据生成方面的有效性,使用多个基准程序进行算法对比实验,结果表明SC-ChOA在测试数据生成的覆盖率、平均迭代次数和运行时间上均有明显优势。