基于数据挖掘的复杂装备维修辅助决策研究

文章通过某装备维修信息框架分析,维修数据预处理,然后以维修记录为例,挖掘出了维修件之间关联规则,并采用决策树分类方法对维修件进行了分类,这些规则和分类结果可以为维修计划制定、器材采购、视情维修等方面提供决策依据。     

基于IEC61131-3标准的PLC编辑模块设计与实现

基于IEC61131-3标准设计一个可编程逻辑控制器（PLC）编辑模块,并给出了主要数据结构和算法的设计。通过测试表明用户界面友好,操作简单,对后续开发具指导意义。     

基于扩展染色Petri网的工作流过程模型

尽管已有广泛领域应用,但工作流系统在处理业务流程不确定的和动态的参数规格表时存在局限性。为此,本文提出基于扩展染色petri网的CPWF-net以及定义变迁行为和原子过程作为CPWF-net工作流模式结构的支持。这些工作流模式是从微观上进行处理,并可应用于动态不稳定的与时间和数据相关的环境中。本文通过CPWF-net执行程序检测工作流错误或异常执行状态,评估动态业务流程的整体执行时间,证实所提方法的有效性。     

一类非线性系统的渐变故障诊断

研究非线性观测器故障诊断优化问题,针对一类状态不能测量的非线性不确定动态系统,提出了一种用RBF神经网络逼近渐变故障的诊断方法。设计非线性观测器来估计系统的状态,利用Lyapunov稳定性定理给出了RBF神经网络的权值、中心、宽度的更新调节律,通过在线调整RBF神经网络的权值、中心、宽度监测和估计系统中发生的非线性故障,实现了状态不能测量的非线性系统渐变故障诊断。最后,仿真例子证明了方法的有效性。     

遗传优化的GNNM在瓦斯涌出量预测中的应用

研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响,造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题,提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点,将灰色系统理论与神经网络有机结合起来,建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,实验表明,遗传优化的灰色神经网络模型,可以简化系统建模,并能提高瓦斯涌出量预测精度,有一定的实用价值。     

基于CUDA编程模型的稀疏对角矩阵向量乘优化

稀疏矩阵向量乘是很多科学计算问题中的核心问题。本文针对稀疏对角矩阵,在DIA存储格式的基础上,设计了一种新型压缩存储格式CDIA,结合CUDA编程模型的特点,在计算线程上进行了细粒度的任务分配,同时为满足CUDA对存储器的合并访问要求,将压缩矩阵做了相应的转置处理,设计了细粒度算法与程序,并根据稀疏矩阵向量乘特点,做了相应的程序优化。实验数据显示,这种存储格式能够很好地发挥CUDA在数据处理方面的优势,在测试数据中,最高获得了单精度39.6Gflop/s和双精度19.6Gflop/s的浮点计算性能,性能在Nathan Bell和Michael Garland的基础上分别提高了7.6%和17.4%。     

基于ATmega128单片机的汽车太阳能充电控制器

利用车上太阳能电池驱动换风扇并作为汽车电瓶辅助充电电源。由ATmega128为核心构成太阳能电池驱动换风扇和电瓶充电的控制系统。这个控制器测量车内外温度、太阳能电池电压、汽车电瓶电压,根据车内外温差自动控制换气风扇工作,根据太阳能电池输出状态和电瓶状态控制充电过程。最后,基于给出的软硬件设计构建了实验系统,进行了实验和总结。     

基于组播源移动的组播树修改过程研究

特定源组播(SSM)是现在应用最广泛的组播模型。随着无线网络的快速发展,移动用户不断增加,移动环境为越来越多的用户提供有限的、共享的带宽,这样的现实更加重了网络对组播服务的需要。然而,特定源组播(SSM)对组播源移动的支持仍然是一个有待解决的问题。本文将针对组播树修改协议(TM)进行分析和改进,进一步完善组播树修改协议过程。     

工业副产盐中有害酚的高效液相色谱分析

采用HPLC建立了一种测定有害酚(苯酚[1]、2,6-二氯苯酚、2,4-二氯苯酚[2]、2,4,6-三氯苯酚[3])的定量分析方法,用WondasilC 18为填充物的不锈钢柱,以甲醇+乙腈+磷酸水溶液为流动相,选择225 nm为检测波长进行检测,结果表明本方法的有害酚的浓度和峰面积之间有良好的线性关系,满足定量分析要求.该方法具有快速、简便、准确、重现性好等特点.     

不同配置模式下分布式光伏发电并网接纳仿真

针对分布式光伏发电的间歇性、不确定性特点,解决其并网接入给配电网带来的难题,提出不同配置模式下分布式光伏发电并网接纳计算方法,通过构建分布式光伏发电接纳容量计算模型,以最大光伏电站接入总量为优化目标,以旋转备用容量、常规机组爬坡速率、网络传输等为约束条件,分析电网侧、分布式发电侧两种配置模式下储能参与电网电压调节的能力,展开分布式光伏发电并网接纳计算.仿真计算分析结果表明:天气状况可干扰分布式光伏出力情况,日间输出功率差异显著;储能配置在电网侧模式比储能配置在分布式发电侧模式的配电网分布式光伏发电接纳效果提升30％左右.