基于S7-300 PLC的泥沙输送实验台数据采集系统设计

本文提出一种基于S7-300 PLC的泥砂输送实验台的数据采集方案。该系统采用CPU模块和上位机组成中央控制站,分布式I/O模块组成现场工作站,设计PLC数据缓存程序,实现数据采集。上位机与PLC之间的数据传输采用OPC服务器,OPC客户端软件采用VC++编程开发。     

“访谈+”节目模式下主持人的话语创新

访谈是主持人与访谈嘉宾在对话中达到信息共享、观点共识、感情共鸣的过程。在当下的“访谈+”节目模式潮流下,节目主持人的个人形象变得更立体、更鲜明。主持人的IP价值就是其生存与发展的基础。本文将根据“访谈+”节目模式的发展现状,探索主持人如何在新型访谈类节目中完成个人IP的塑造,提升自身的传播力、影响力、竞争力,旨在实现主持人的话语突破与创新。     

双工位FOG邦定机的设计

随着全球的LCM制造业的迅速发展,LCM专用设备已日益受到制造商的高度重视.介绍了双工位FOG邦定机的主要特点和技术指标,分析了设备的机械结构以及控制系统的硬件和软件的设计.     

电力超长距光传输系统中低噪声指数国产化ＥＤＦＡ设计及系统应用研究

特高压是我国新基建的重要组成部分,受限于当前国际环境和我国地理环境的影响,电力通信网络长距离、国产化还面临着诸多问题。文章设计了一款基于国产化器件,采用波长优化、窄带滤波器级联、泵浦功率非均匀分配等技术的全国产化的超低噪声指数的EDFA,通过仿真设计和实验,分别验证了超低噪声指数放大器及其构成的电力超长跨距SDH系统,可实现250km G.652光纤、51dB跨度的电力通信网络光传输系统。     

基于TOPSIS法的电子侦察目标威胁评估

对电子侦察目标进行威胁评估是有效应对电子侦察的必要环节,是战场指挥决策的重要依据。针对电子侦察的特点,确立了威胁评估的指标体系,并采用了最优解接近度排序法（TOPSIS）对电子侦察目标威胁评估进行了研究。     

温湿度环境和水位实时监测系统在电力系统换流站的典型应用

换流站内的控制设备主要由空调系统对其进行降温,设备所处的运行环境温度对设备的正常运行有很大的影响,水冷系统的液位情况更关系着换流阀正常运行以至于直流输电系统稳定运行的安全可靠性。安装温湿度、液位系统可以帮助运行人员实时掌控电力设备运行的环境,因此意义十分重大。本文主要分析了换流站加装温湿度环境和水位实时监测系统的可行性和必要性,为实现电力系统换流站少人值守、集中监控提供了技术支撑。     

电力大数据质量评价模型及动态探查技术研究

针对电力数据数量多、种类庞杂、横跨专业多等特点而引起的数据质量不高的现状,该项目以数据中心数据为研究对象,通过分析产生数据质量问题的原因,以元数据、数据质量、数据建模等理论为基础,对数据流动过程中的质量检查、质量控制和质量评估等进行深入的研究。构建电力大数据质量评价指标体系,研究电力大数据质量实时监控、快速动态检测方法与关键技术,提出了适合于电力大数据数据质量控制与评估体系模型,实现数据质量管控平台开发,确保企业数据质量,提升数据应用价值。     

Human motion prediction using optimized sliding window polynomial fitting and recursive least squares

Human motion prediction is a critical issue in human-robot collaboration (HRC) tasks. In order to reduce thelocal error caused by the limitation of the capture range and sampling frequency of the depth sensor, a hybrid human motion prediction algorithm, optimized sliding window polynomial fitting and recursive least squares (OSWPF-RLS) was proposed. The OSWPF-RLS algorithm uses the human body joint data obtained under the HRC task as input, and uses recursive least squares (RLS) to predict the human movement trajectories within the time window. Then, the optimized sliding window polynomial fitting (OSWPF) is used to calculate the multi-step prediction value, and the increment of multi-step prediction value was appropriately constrained. Experimental results show that compared with the existing benchmark algorithms, the OSWPF-RLS algorithm improved the multi-