软件工程发展过程中的一些重要创新

软件工程的内容反映出非常强烈的创新意识,这个特点决定了软件工程课程是实施创新教育的最佳载体。对软件工程理论发展过程中出现过的一些重要创新实例进行了分析,分析的目的是让学生了解软件工程知识创新的过程,启发学生的创新思维,增强学生的创新意识。     

自确认测速度仪的设计

在分析传统测速仪缺点的基础上,设计出了自确认测速仪;就脉冲检测及修补,基于预估因子的数据预估算法和设备状态判断进行了详细描述.对测速仪的网络接口和协议也进行了介绍,通过工程实例测试表明其工作可靠,能克服缺栅,跳动等对速度的影响,其性能优于传统测速仪.     

无线传感器技术在油井SCADA系统中的应用

近年来各种数据采集系统、监控系统在油田生产中得到了广泛应用。油井远程监控系统数据的准确采集、可靠性、便于维护性成为制约整个系统正常、可靠运行的关键,目前抽油机井数据监测普遍选用载荷传感器、角位移传感器（或脉）中发生器）、RTU监控器、电参量传感器等,分别安装于悬绳器、游梁及控制柜上,各个信号采用有线方式汇集到RTU监控器上。     

多层感知器在提高软件可维护性上的应用

预测分析软件质量可看作是一个以源代码度量作为属性标签、模块性能作为类标签的分类问题。首次提出将多层感知器应用于软件质量预测,并使用对称不定性分析来提高其分类性能。多层感知器是一种利用误差反向传播方法分类实例的分类器,而对称不定性分析可降低算法复杂度并获得更好的分类效果。与其他传统方法相比,基于对称不定性分析的多层感知器的分类效果无论是准确度还是稳定性都是最好的,它能获得对软件质量的最高预测精度,从而有效地提高软件可维护性。     

直流调速系统的模糊／PID控制器设计

本文采用模糊/PID控制策略对直流调速系统的转速环进行了设计,根据转速误差的阀值由模糊控制切换到PID控制,给出了模糊控制规则和PID控制器各参数确定的方法,并利用Matlab进行了仿真验证,结果表明模糊/PID控制器具有较好的控制性能。     

构建数字化档案集中存储系统的技术方案

随着电力系统的高速发展,电力系统各类工程建设、资源信息、设备台账、技术参数、操作手册的存储需求更加精益求精,管理成效愈发明显,作用地位更加彰显。为建设具有中国特色国际领先的能源互联网企业,适应信息时代需求,确保电力系统档案资料更为准确,保存更加完好长久,档案资料存储管理由传统的纸质档案管理逐渐演变成集中存储的数字化档案,这种新型的存储模式更能对电力企业的发展具有重要的推动作用。以3种典型的技术建设方案阐述电力系统数字化档案存储系统建设的重要性及特点,并提出有助于改善其管理效率的建议措施。     

基于脱冰跳跃和电晕条件下的特重冰区特高压交流输电线路地线支架高度研究

为减少脱冰跳跃和电晕对特重冰区特高压交流输电线路安全稳定运行的不利影响,需分析地线支架高度的制约因素并合理确定其高度。对40 mm、60 mm特重冰区特高压交流输电线路导地线脱冰跳跃、地线电晕、线间距离、保护角、水平偏移等方面进行分析,提出1000 kV特高压交流输电线路地线支架高度制约因素、计算方法及结论。经研究,在40 mm、60 mm特重冰区,1000 kV特高压交流输电线路耐张塔脱冰跳跃控制的地线支架高度小于电晕控制条件下的地线支架高度,地线支架高度主要由地线电晕条件控制。40 mm冰区耐张塔地线支架高度不小于16 m,60 mm冰区耐张塔地线支架高度不小于16 m。     

北斗RDSS授时性能分析

目前,我国已经发射了北斗三号卫星无线电测定业务(Radio Determination Satellite Service, RDSS)的59,60和61号3颗GEO卫星,加上原有的北斗二号的1～5号GEO卫星,总共有8颗GEO卫星为导航用户提供导航定位、短报文通信、卫星授时和星基增强等RDSS业务服务。由于GEO卫星距离地表距离超过3.6万km,卫星属于高轨卫星,其服务质量受到轨道精度、配置星载原子钟、大气延迟和卫星硬件延迟等影响严重。针对北斗RDSS授时相关研究目前鲜有报道,尤其平稳过渡波束和北斗三号卫星的相关内容尚未开展研究。深入分析了北斗RDSS提供的单向授时和双向授时服务质量,研究目标包括目前可用的全部北斗二号卫星、平稳过渡波束和北斗三号卫星。基于北斗RDSS授时接收机连续30 d的北斗实测RDSS授时数据的试验验证表明,平稳过渡波束较北斗二号授时结果改善不明显;北斗二号双向授时结果较单向授时结果改善了电离层延迟,授时结果提高了约30%;北斗三号双向授时结果较北斗二号双向授时结果改善了轨道误差和卫星钟差等,授时结果则改善了60%。充分说明了轨道误差和卫星钟差是影响北斗RDSS...     

基于宽度学习系统的短期电力负荷预测方法研究

电力负荷预测已成为电力调度的一项重要工作,也是评估电力企业是否实现现代化的重要指标之一。精准可靠的电力负荷预测数据对合理安排电力企业发电机组启停、降低电力损失、保障社会用电安全和提高电力企业经济效益等方面具有重要意义。短期电力负荷预测是针对短期负荷变化、甚至实时负荷变化,但由于短期负荷变化较为突然,预测难度大。为了提高短期电力负荷预测精确度,本文提出了一种基于宽度学习系统的短期电力负荷预测方法,通过采用邻域粗糙集分类算法,对输入参数进行特征提取,然后采用宽度学习系统对电力负荷历史数据进行离线训练,利用已训练完成的模型实现24h短期负荷预测。研究结果表明,使用本方法可以有效降低MAPE和RMSE,也有效减少了训练时间,提高了模型训练速度,具有优异的预测能力。     

位置敏感探测器光斑脱靶误差补偿方法研究

为了提高位置敏感探测器(PSD)的位置检测范围,解决光斑在探测器光敏面脱靶时无法准确定位光斑的问题,提出一种光斑脱靶误差补偿方法,分析了脱靶前后PSD检测光斑能量重心变化规律,建立了PSD光强信号与位置检测误差间的函数关系。实验结果表明:当PSD光敏面尺寸为12mm×12mm时,对于半径为5mm的高斯光斑,通过所提出的光斑补偿方案补偿后PSD的X轴检测范围提高了66.7%,位置检测平均相对误差不超过5%,该方法对提高PSD位置检测性能具有重要的意义。