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991.
针对电磁式电流互感器故障诊断效率低、准确率不高问题,提出一种变分模态分解(VMD)和样本熵相结合的故障诊断方法.将原始故障信号通过VMD分解成一系列本征模函数(IMF)并进行优选,计算其样本熵作为新的互感器特征提取对象的特征值,与常见时频域特征指标组合成新的特征向量输入K近邻分类器进行训练.Matlab仿真实验结果表明,该方法中新的特征指标用于低压电流互感器故障诊断是有效可行的,可为电磁式电流互感器故障诊断提供参考. 相似文献
992.
电网运行断面是电力系统运行控制的重要手段.面对当前繁多的电网运行断面智能生成方法,如何合理的选择已成为电网运行断面在线生成算法领域研究的重要内容.在此背景下,提出一种基于Q学习的电网运行断面动态生成方法.该方法的主要特征在于训练得到Q学习智能体,根据电网运行特征动态选择电网运行断面生成方法,以便充分利用不同生成方法在不同场景下的算法优势.最后,基于某电网数据构造的算例表明,动态生成方法能够通过优化选择不同场景下的生成算法,提升生成结果的准确率.对于应用样本集,该方法提高准确率近5.2%. 相似文献
993.
目前,矿井涌水量预测方法较多,但预测效果并不十分理想.为了提高预测的精度和速度,鉴于重标极差法对复杂系统演变分析和预测具有的独特优势,建立基于MATLAB的重标极差法涌水量等维预测模型,采用试算法确定涌水量时间序列的后续最佳取值.利用平顶山天安煤业股份有限公司八矿的涌水量资料对模型进行验证,结果表明:该矿涌水量时间序列的Hurst指数H=0.968,涌水量序列均具有很强的持续性;平均循环周期为17个月;建立的模型预测精度达到了98.43%,说明此模型对该矿涌水量的预测十分有效.利用MATLAB软件编写的重标极差法预测涌水量的程序,避开了繁琐的计算,提高了预测速度和精度. 相似文献
994.
为研究离子液体/NMP对双马萃余煤的结构和萃取性能影响,首先分别用乙醇和丙酮对宁东双马煤样(SM)进行分步萃取,得到萃余煤(SMEC),然后将不同种类的离子液体(ILs)分别与N-甲基吡咯烷酮(NMP)混合后对SMEC进行萃取.用TG研究ILs/NMP萃取前后煤样热分解特性的变化,用FT-IR研究ILs/NMP萃取前后煤样官能团的变化,用GC/MS分析萃取物的种类.结果表明,ILs/NMP萃取后煤样的热失重增大,萃余煤中含氧官能团含量下降.另外,疏水型离子液体/NMP对SMEC煤的累积萃取率大于亲水型离子液体/NMP的累积萃取率.亲水型离子液体[Bmim]Cl/NMP和[Bmim]BF4/NMP分别萃取出51种和44种有机物质;疏水型离子液体[Bmim]NTf2/NMP和[Bmim]PF6/NMP分别萃取出28种和29种有机物质.疏水型离子液体/NMP对SMEC煤中含氧官能团化合物的萃取能力强于亲水型离子液体/NMP;疏水型离子液体/NMP对SMEC煤中含杂原子化合物的萃取能力小于亲水型离子液体/NMP. 相似文献
995.
针对城市道路中车辆密度突变而导致车联网系统的信息冗余和数据丢失等问题,提出了一种基于贪婪转发(GPSR)和距离矢量转发(AODV)的自适应限制性混合路由算法(ARHP),以适应网络环境的高速变化。ARHP将通信网络分为贪婪转发、贪婪-距离矢量转发、距离矢量转发3种模式。通过对有效节点密度和网络状态进行实时评估,可实现转发模式间的切换;通过考察链路质量和端到端的时延性能择优选取邻域节点。采用交通模拟器和离散事件模拟器比较ARHP、AODV和GPSR在改变节点密度或车辆速度时的性能表现,结果表明ARHP在数据包的投递率和端到端的时延性能等方面均优于AODV和GPSR。 相似文献
996.
针对国际学生评估项目2015年数据(PISA),采用单参数、双参数和三参数的项目反应模型进行建模,在每个模型下,分别采用logistic连接函数和probit连接函数.针对6个模型,应用偏差信息准则(Deviance Information Criterion,DIC)和伪边际似然对数(Logarithm of Pseudo-Marginal Likelihood,LPML)进行模型评价和模型选择.结果表明,当连接函数为logistic双参数的项目反应模型表现最好,因为这个模型下的DIC值最小,并且LPML值最大.我们采用R软件nimble包进行编程. 相似文献
997.
超声波压力检测中回波搜索算法 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对超声波压力测量中回波信号特征的分析,提出了回波自动搜索算法。该方法把快速傅立叶变换方法和小波多分辨率信号分解相结合,精确地检测出回波的包络信号,从而准确地搜索到回波,为后续的压力信号处理及提高压力测量的精度奠定了基础。 相似文献
998.
999.
1000.
选取了三种不同的热力学模型,(1)LFG模型;(2)徐祖耀三元系规则溶液模型;(3)本文处理方法(Fisher-徐模型加Zener参数),计算了Fe-Ni-C合金马氏体相变驱动力,求得马氏体相变驱动力与奥氏体在Ms温度的固溶强化呈线性关系:△G~(a→)M=Aσ_(0.2)(Ms)+908J/mol,对不同模型选取系数A’略有差异.利用所导出的奥氏体在Ms温度时的屈服强度,计算了Fe-Ni-C合金的MS温度,计算结果与以往的实验值符合得很好。 相似文献