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高效分析利用煤矿安全大数据,对于提高煤矿的安全管理水平和生产效率具有重要意义。目前煤矿安全大数据治理存在数据特征不明、治理方法不清等问题,针对该问题,着重分析了煤矿安全大数据特征,得出煤矿安全大数据具有5V特征,即数据体量大(Volume)、数据类型多(Variety)、处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity),此外还具有结构化程度不一致的特征。介绍了可应用于煤矿安全管理中的主要数据治理方法及模型,并分为单变量方法、多变量统计分析方法、智能模式识别方法、系统动力学模型和综合集成模型五大类。从主体和客体的视角,提出了煤矿安全大数据治理方法体系,认为数据治理方法的选择必须与智慧矿山的主体、客体的数据治理目标相契合。基于主体的治理方法选择:根据数据主体的需求、层次、担负的任务及安全管理目标确定数据治理具体内容;基于客体的治理方法选择:根据客体对象的时效性、吞吐量要求及安全管理目标确定数据治理具体内容。最后得出煤矿安全大数据治理方法的确定需要在统一目标和统一标准下,根据作用域和作用对象的不同,满足共性和个性需求。 相似文献
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为全面提升商用车碰撞安全性能,保障驾驶室乘员的人身安全,在新旧标准更替之际,以国产某型通过GB 26512—2011标准的某型载货车为研究对象,引入GB 26512—2021标准新增的正面A柱摆锤撞击试验和顶部强度试验。在Hypermesh中建立驾驶室碰撞仿真模型,并通过实车正面碰撞试验从而验证有限元模型的精确性。针对在顶部强度试验中出现车身门窗上边缘侵入假人头部现象,将结构灵敏度分析与传力路径相结合进行优化,提出驾驶室结构的改进优化方案,并通过实车碰撞验证仿真结果。结果表明,优化后的驾驶室结构,具有足够的生存空间,符合新国家标准的碰撞要求。 相似文献
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An expansion procedure to design partially decentralized controllers via model predictive control is proposed in this paper. Partially decentralized control is a control structure that lies between a fully decentralized structure and a fully centralized one, and has the advantage of achieving comparable performance as a fully centralized controller but with simpler structure. The proposed method follows the expansion method proposed in a previous paper where internal model control (IMC) was used to design controllers for non-square subsystems. The method requires computing the pseudo-inverse of a non-square matrix via pseudo-inverse factors. Instead, the proposed method uses dynamic matrix control (DMC) to design PID controllers for non-square subsystems without using additional factors. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on several chemical examples. Simulation results show that the proposed method is simple and can achieve better performance. 相似文献
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文中从控制系统设计的角度,对锅炉系统模型进行全面分析,并应用非线性控制方法,解决大范围、全工况、多扰动优化运行。首先分析线性化模型的可控可观性、非最小相位特性、基于相对增益矩阵的耦合性、配对策略和基于相对非线性测度的非线性度等,认为该非线性锅炉模型是控制器设计和控制算法评价的标准问题;然后给出状态反馈线性化设计步骤、控制系统结构和鲁棒稳定性的理论保证;最后,仿真验证该非线性控制策略具有良好的设定值跟踪性能,对外扰和负荷扰动以及参数摄动均具有鲁棒性。 相似文献
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提出了一种新的多项式模型K*TDG解决复杂数据流的分解搜索问题,其边权值K表明了系统参数之间的紧密程度.对K*TDG、紧密K*TDG和松散K*TDG等概念进行了定义;对K*TDG模型的基本加法运算和乘法运算进行了讨论、在此基础上提出了一种复杂数据流的分解匹配算法.为了降低算法的复杂度,还提出了一种根据复杂元件多项式次数分组的策略、实验结果表明所提出的K*TDG模型能有效地用于复杂数据流的分解和匹配,所提出的算法和策略能使元件的搜索空间平均减少了49%. 相似文献