关于对多参数监护仪检定的思考

本文介绍了多参数监护仪在临床的应用和在实际检测中还存在的一些问题.并提出了将其列为强检项目的必要性的依据.     

滑动去趋势波动分析在电能质量暂态扰动检测中的应用

针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线,不仅能够对扰动时刻进行准确定位,而且可以确定电压暂升、暂降等典型暂态扰动的电压波动幅值。试验结果证明了该方法的有效性,与基于小波变换的检测方法相比,所述方法在抵御噪声干扰方面更具优越性。     

丁烯_(-1)的生产及应用

丁烯-1是重要的石油化工单体,用途广泛,生产分离技术不断改进。一、应用丁烯-1的应用很广,主要用作乙烯的共聚单体,生产高密度聚乙烯和线性低密度聚乙烯。也可以与丙烯、乙烯共聚生产柔软、抗撕裂、耐粘结的包装用薄膜。还可与异丁烯共聚,生产平均分子量为500～2500     

基于物联网及ADRC的航天器在轨姿态监测系统设计

在特殊航天环境中,由于电磁波等干扰条件的存在,容易导致航天器设备偏离预设的轨迹路径,为解决此问题,设计基于物联网及ADRC的航天器的在轨姿态监测系统;分析物联网监测体系中的位姿控制需求,分层次连接主动振动控制器与航天器姿态控制器,借助FBG应变传感器,建立主机结构与航天器元件之间的监测感应连接,实现在轨姿态监测系统的硬件应用结构设计;在此基础上,对应变传感器进行标定处理,通过计算姿态传递系数的方式,确定航天器的横向在轨应变效应,再通过ADRC原理,提取航天器在轨姿态感知参量的最佳行进状态信号,完善航天器的在轨姿态监测控制律,实现基于物联网及航天器的在轨姿态监测系统设计;对比实验结果显示,与光纤传感型监测系统相比,物联网监测系统能够有效屏蔽电磁波干扰,确保航天器在特殊航天环境中不会出现偏离预设轨迹路径的行进行为.     

轴向压力对钢筋煤矸石砼构件抗剪强度的影响

在２３根不同轴向压力的煤矸石砼偏压剪试验研究的基础上。讨论轴向压力对煤矸石砼构件抗剪强度的影响及破坏形态规律．     

网络安全执法面临的困难及应对策略

当今世界,信息化和经济全球化相互促进,互联网已经渗透到人们经济、政治、文化和社会生活的各个方面,互联网网络安全威胁、网络犯罪活动也有增无减。虚拟社会的安全已经成为关系国家安全和社会稳定的重要因素。作为网络执法的主力军——网络警察,加强网络社会管理、维护网络社会秩序、提高网络执法水平刻不容缓。然而,网络警察在执法过程权限不明、边界不清的弊端也让执法效果大打折扣,执法技术缺乏、执法空白、执法滞后,不利于迅速及时地打击网络违法犯罪,也给网络安全执法水平的提高和维护互联网网络安全带来不利影响。本文针对我国网络安全执法面临的困难,提出了提高网络警察执法质量的应对策略。     

基于DTCW-ERE的小电流接地系统故障选线

小电流接地系统发生单相接地故障时,各馈线的小波能量分布各不相同。本文提出了一种基于故障线路小波综合能量相对熵的选线新方法。双树复小波变换(DTCWT)具有很好的近似平移不变性和抗混叠性;能量相对熵(ERE)具有对信号间细微差别进行识别的超强能力。结合双树复小波变换与能量相对熵的优点,根据故障线路综合小波能量相对熵最大的原则进行选线,能够使故障选线更直观、快速有效。仿真结果表明,该方法可以准确有效的进行配电网故障选线。     

基于混沌神经网络模型的电力系统混沌预测与控制

由于电力系统的日趋复杂和庞大，电力系统除了因负阻尼引起的低频振荡外，还存在PSS不能消除的混沌振荡的危机。为及早判断和抑制电力系统的混沌振荡，提高电力系统稳定性，根据电力系统的负荷时间序列重构吸引子相空间，计算相空间饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数，并以此为指导，建立混沌神经网络预测模型，该模型即便在电力系统负荷含有部分坏数据输入的情况下，仍能对电力系统的混沌特性进行精确地判断和预测。如果判断出系统存在混沌现象，则设计模糊神经网络预测控制器，实现了对电力系统混沌振荡的预测控制。仿真结果表明，该方案对抑制电力系统混沌振荡具有显著效果。     

基于大数据简约及PCA改进RBF网络的短期电力负荷预测

针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择（Lasso）算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数（RBF）神经网络预测精度严重下降的不良影响,提出基于主元分析(PCA)改进的RBF神经网络电力负荷预测模型,消除多气象因素相关性,剔除冗余,提取天气因素特征量,将新天气特征量与历史负荷数据共同作为RBF网络的建模对象,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型,加快预测速率。 经美国南部某地区实际电力负荷数据的预测分析,充分证明该方法的有效性及可靠性。