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近年来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,基于日志数据的智能故障预测方法逐渐受到关注。传统的基于日志数据的故障预测方法仅关注单一的需求属性,难以面向多维度预测需求进行适配调整。针对该问题,提出一种多渠道融合的智能故障预测模型Multi-Det,该模型采用机器学习和深度学习相融合的调度方式。通过特征提取和数据融合,面向用户不同属性需求进行系统模型适配,优化特定场景下的故障预测准确性和可靠性。为了验证Multi-Det的有效性,在公开数据集下对多个场景下的需求参数进行了实验对比,结果表明该方法能够有效适配不同故障预测需求,在特定场景下智能调整预测策略,为专业领域设备的维护和管理提供有力支持。 相似文献
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针对片上光电混合互连网络(hybrid optoelect ronic network-on-chip,HONoC)拥 塞控制与自适应能力差、无法实现光电联合仿真等问题,提出一种适用于可重构阵列处理器 的自适应光电混合互连分流结构,在此结构上设计了自适应分流路由算法与一种低损耗无阻 塞的5端口光路由器,并搭建了基于System verilog与Verilog的光电混合互连功能仿真与 性能统计模型。实验结果表明,在边缘节点阻塞的情况下所设计的路由算法避免拥塞能力平 均提升了17.5%,光路由器所需交叉波导与微环谐振器数量大幅减少,平均光路由器级插入 损耗仅为0.522 dB,所设计的光电混合互连性能统计模型具有支持 设计拓扑、结构和路由策 略等功能,并且可以对资源使用、功耗开销、插入损耗等性能进行统计分析。 相似文献
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针对气象条件不稳定引起的光伏发电出力波动性和间歇性,提出基于气象相似日选取和提升回归树的光伏发电短期功率预测方法。本方法采用熵值法计算影响光伏发电功率各种气象因素的权重,采用动态时间弯曲距离计算历史日与预测日各气象因素相似度;对于每一个预测日的光伏发电功率预测,以历史相似日的气象数据和发电功率数据作为训练样本,采用提升回归树构建光伏发电短期功率预测模型,能够明显提升预测精度。以某光伏电站为研究对象,考虑气象相似日的提升回归树算法与回归树、提升回归树算法对比表明,光伏发电短期功率预测准确度有较大幅度提升。 相似文献
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石油在炼制、储运和使用过程中对土壤造成污染,处理难度高。针对这一问题,以受石油污染的土壤为阳极底泥,构筑植物型微生物燃料电池(PMFC)。通过检测输出电压、功率密度、表观内阻和石油去除率,对电池植物和电极材料进行优选,并用优化后的PMFC探究其适用性和石油含量的范围。结果表明,绿萝在PMFC的厌氧环境中不能成活,而白鹤芋-PMFC的产电性能和降解性能均优于香菇草-PMFC;碳毡-PMFC的产电性能和降解性能较碳海绵-PMFC有明显的提升。以白鹤芋为电池植物、碳毡为电极材料的PMFC适用于石油含量为1~15 g/kg的污染土壤,并且随着石油含量的增加,PMFC的产电性能和降解性能均呈现出先升高后降低的趋势,最佳石油含量适用范围为5~10 g/kg。PMFC技术为石油污染土壤处理提供了一种新的思路,能在有效处理土壤污染问题的同时发电,实现双赢。 相似文献
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为保证COTS(Commercial off-the-shelf)器件成功应用于我国高可靠的航天产品中,本文总结分析了国内外空间应用COTS器件的发展情况,提出了空间应用COTS器件的可靠性保证总体思路.该思路特点是首先进行与任务剖面相结合的可靠性评估试验,再对COTS器件进行可靠性筛选.对于热环境的可靠性保证,通过研究NASA的筛选规定,提出了不同任务要求下的老练温度-老练时间的对应关系式;实例表明温度可靠性评估试验方法能够指导工程.对于电离总剂量的可靠性保证,提出了不同任务条件下的回归筛选模型,并进行了验证,相对误差为1%.结果表明本文能够系统性地指导空间工程应用COTS器件. 相似文献
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为解决含DG配电网多端故障定位问题,并使定位结果不受非同步采样因素的影响,提出了一种适用于非同步采样的含DG配电网故障区间定位新算法。这种方法建立含DG配电网三相阻抗模型,分析并提取含DG配网三相阻抗模型下的故障特征。根据故障点故障特征值的特点,遍历所有节点,得到故障的关联节点。所定义的故障特征值计算只运用测量点信号幅值,而与测量相角无关,从源头上避免了非同步误差的引入,故可适用于非同步采样下的故障测距。通过在一个位于美国东南部的12.47 kV配电系统进行测试,验证了该方法的准确性。 相似文献