基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测

光伏序列具有的较高复杂性对光伏发电功率的预测精度产生了极大影响,对此提出一种基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测模型。该模型第1阶段采用VMD算法将原始功率序列分解为若干个不同的模态,并对其建立对应的LSTM网络模型进行预测,通过对各模态的预测结果求和得到初始预测功率;第2阶段采用LSTM网络对误差序列进行误差补偿预测,然后将初始预测功率和误差预测功率求和得到最终预测结果。仿真结果表明,该预测模型对天气具有较高的适应性,预测精度达到97%以上。     

基于模糊小波神经网络的永磁直线同步电机故障诊断

在分析永磁直线同步电机故障的基础上,采用小波基函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,建立模糊小波神经网络模型,实现对永磁直线同步电机的故障诊断。针对BP算法的不足,使用混合学习算法训练网络,优化了网络参数。仿真结果表明该方法是很有效的。     

煤体结构类型判断的超声波探测系统研究

实践证明煤体结构和煤与瓦斯突出灾害之间存在着密切的联系。但是在可以实现快速、准确判断煤体结构类型的设备开发方面仍然存在不足。介绍了一种基于超声波方法的煤体结构类型检测系统。该系统根据超声波在固体介质中的传播性质，通过对超声波速的测量，实现对煤体结构类型的判断。     

悬臂式掘进机液压行走系统的建模分析

正确控制液压马达动作是引导掘进机沿设计路线准确运动的关键。根据悬臂式掘进机液压行走系统的工作原理,建立系统数学模型,在Simulink环境下,对系统的稳定性进行分析。结果表明,所建模型具有较好的动态性能和较高的稳态精度。     

基于BP神经网络的煤体结构类型判识模型研究

针对矿井中在煤体结构类型细致辨识方面存在的难题,根据构造煤的结构特点及超声波在煤体中的传播特性和规律,并综合考虑波速、衰减系数等与煤体结构类型相关的参量,提出了一种以超声波反射法和BP神经网络为基础的煤体结构类型判识模型。实验证明该模型能够对煤体结构类型实现有效的判识,对煤与瓦斯突出灾害的预测具有重要的指导意义。     

演播厅灯控系统硬件设计

全面而系统地介绍了四川有线电视台演播厅的工作概况，设计要求，演播厅灯控系统的硬件设计，最后阐明了灯控系统的特点。现场运行情况表明，该灯控系统设计简洁、操作方便、运行可靠，具有良好的使用和推广价值。     

稀土元素改善鎢系W_(18)Cr_4V鋼热塑性的初步研究

一序言在我国高速钢生产中占比例较大的钨系W_(18)Cr_4V钢,其锻、轧成材率较低。如果能改善W_(18)Cr_4V钢的热塑性,进而提高锻、轧成材率,并使工具生产适应热塑成型工艺,提高合格率,这具有较大的经济意义。     

稀土元素改善W18Cr4V钢热塑性的机制

试验结果证明:在W18Cr4V钢中加入一定量的稀土金属混合物可明显地改善W18Cr4V钢的热塑性,而不降低其它性能。金相、定量金相、离子探针、电子探针和扫描电镜试验的结果说明少量稀土元素改善W18Cr4V钢热塑性的机理,主要是稀土元素富聚在晶介或相介:1)细化碳化物,改善碳化物分布,因此抑制产生在碳化物和奥氏体相介面上的显微孔洞的形成;22)净化晶介上的杂质元素,改善晶介性能,因此减缓裂纹沿晶介传播。     

配电网故障定位的改进矩阵算法研究

为提高复杂配电系统故障定位算法的计算效率,介绍了一种利用配电网局部信息实现故障定位的优化矩阵算法。该算法针对配电网的特点,以矩阵分析为基础,根据故障发生时流经监控点的故障过流信号信息,仅选择包含故障信息的线路参与计算。采用分线路存储技术并动态形成网络描述矩阵,能够实现普通树状网及开环运行环网的故障定位需求,各种配电网区段故障的模拟证明了该算法的正确性。     

黄磷配料PLC控制系统的抗干扰措施

简要介绍了黄磷配料PLC控制系统,对交流电网、静电、执行机构和传输线路等干扰源作了详细分析,针对各种干扰源所采取的抗干扰措施,收到了良好效果。