基于Preisach模型的深度学习网络迟滞建模

针对传统压电扫描器迟滞模型泛化能力较弱的问题,提出了一种基于Preisach模型的深度学习网络来建立迟滞模型,提高了模型的学习能力和泛化能力.具体而言,首先利用深度学习在深度特征提取方面的优势,建立包含卷积层、池化层、展开层以及深度特征层的深度学习层来提取输入电压信号的特征信息;其次,利用傅里叶变换层计算得到输入信号的频率,并将频率输入到非线性层,构造并输出了与输入信号频率相关的非线性项,该非线性项作为权值函数与Preisach模型的迟滞单元输出相乘,并将乘积叠加得到了频率相关的模型输出向量;最后,将深度学习层输出的特征向量与Preisach模型输出向量点乘,即可得到深度学习网络的最终输出位移.同时利用电容位移传感器采集的16组输入输出信号对深度学习网络进行训练,得到了网络中的权值参数,并利用其他8组输入输出数据对深度网络进行测试,训练和测试结果表明,本文所提出的基于Preisach模型的深度学习网络在得到高精度迟滞模型的同时,提高了模型的泛化能力.     

发热电缆在住宅低温地板辐射采暖和管道保温中的应用

本文介绍了发热电缆的特点，阐述了如何应用发热电缆进行住宅低温地饭辐射采暖和管道伴热的设计?     

北京科技大学体育馆导光管照明系统

本文介绍了北京科技大学体育馆导光管照明系统的应用情况,讨论了三种不同的照度计算方法对导光管照明系统的适用性,展望了导光管照明系统的发展前景。     

沈84块高凝油注水开发效果模糊综合评价

注水是高凝油油藏的主要开发方式,由于高凝油油藏原油相态特性和渗流特征具有与常规油藏不同的特点,在评价注水开发效果时,采用从常规油藏注水开发出发发展起来的评价方法常常失效。本文从油藏工程出发,借助现代数学手段--模糊数学和系统工程层次分析原理,形成一种针对高凝油特点的水驱开发多级模糊综合评价方法,有效地解决了常规方法用于评价高凝油油藏注水开发动态效果失效的问题。     

建设35kV农村模式变电站的几点体会

江苏省太仑市在建设全国第一个农村电气化示范县过程中 ,按照规划遵循原电力工业部关于“学习、借鉴国外先进经验 ,提高我国农村电气化水平”的指示 ,于 1 996年开始筹建 35k V农村模式变电站 ,适应经济发达地区农村发展外向型经济的需要。在建成的 35k V新湖模式变中 ,对所有的一次设备均选用小型和户外型设备 ,最大限度减少房屋土建的建设费用 ,将节约的投资用于提高设备性能。采用高质量高标准的电气装置 ,使一次设备为实现变电站自动控制操作和无人值班提供配套条件。随着产品不断更新 ,35k V由少油开关向 SF6开关发展 ,1 0 k V由少…     

香兰素抑菌作用的研究

用平板稀释法测定香兰素对细菌及真菌的抑菌作用。结果表明,香兰素具有较强的抑菌作用。对大肠杆菌的最低抑菌浓度(MIC)为0.235%,对金黄色葡萄球菌的最低抑菌浓度为0.294%,对酵母菌的最低抑菌浓度为0.118%,对黑曲霉的最低抑菌浓度为0.059%。     

辽河油田SEC动态储量关键影响因素分析

为了研究影响辽河油田SEC动态储量关键因素,运用单因素评价分析、多因素约束的方法,分析了各因素对SEC动态储量敏感性的影响。研究表明,原油价格是最敏感因素,低油价时期,常规油田经济极限产量增大而PD储量减少,其次为操作成本;评估单元、递减曲线类型、评估初始点、递减率是SEC动态储量评估合理性的重要因素。该研究成果对其他油田公司评估SEC动态储量具有一定的指导意义。     

塔克拉玛干沙漠水文地质特征的音频大地电磁测深法勘查效果

以北纬 40°为界 ,塔克拉玛干沙漠可分为两大沉积区 ,即北部为东西向塔里木河干流形成的古老和近现代的冲洪积泛滥平原 ,南部为发源于昆仑山北坡的诸多水系形成的古老或近现代冲 (湖 )积细土平原。查明两大沉积区的水文地质特征 ,为开展塔克拉玛干沙漠古地理环境变迁和地下水系统的演化具有十分重要的意义。音频大地电磁测深法在沿塔中公路勘查塔克拉玛干沙漠水文地质特征中 ,电性特征很好地反映出两个不同沉积区及与之对应的水文地质单元 ,同时根据电性分布特征 ,绘制了塔中公路沿线的地下水水质分布规律 ,并对塔里木河的早、中、晚期古河道的演化进行了推测 ,为开展塔里木盆地地下水形成演化提供了科学依据。     

循环神经网络前馈补偿的压电驱动器跟踪控制

压电驱动器固有的迟滞特性,以及其他动态特性严重地影响其跟踪性能.循环神经网络能够准确拟合非线性系统,并且具有记忆存储能力,本文设计了一种循环神经网络对压电驱动器的迟滞特性进行建模,进而得到能够准确模拟输出位移和输入电压之间关系的逆模型,并据此对压电驱动器进行前馈补偿.此外,考虑到建模误差以及其他扰动对驱动器跟踪精度的影...     

百分点实时计算实践：架构和算法

当今时代，数据不再昂贵，但从海量数据中获取价值变得昂贵，而要及时获取价值则更加昂贵，这正是大数据实时计算越来越流行的原因。以北京百分点信息科技有限公司（以下简称百分点）为例，在高峰期每秒钟会有近万HTTP请求发送到服务器上，这些请求包含了用户行为和个性化推荐请求。