简讯

1988年11月18日机电部北京自动化所研制的 HJS 型水下焊接模拟压力舱内焊接机器人通过了舱外常压下的实焊验收。该机器人是为机电部哈尔滨焊接所的深水下焊接工艺试验而研制的。它实质上是一个机器人工作站,由直角坐标式的焊接机器人、十字工作     

步进电机在CT5235车床数控改造中的应用研究

为了满足加工水轮机中具有回转曲面的过流面需要 ,采用步进机作为控制车床的刀架与滑枕的进给驱动和单片机作为运动控制器来改造现有的CT5 2 3 5立车 ,实现简易数控化。     

天然气催化燃烧与气相燃烧烟气分布的研究

对催化燃烧Ⅴ型冷凝锅炉催化燃烧及空白独石气相燃烧情况下的烟气排放进行了对比研究,并对强制排烟式燃气热水器的烟气及燃气灶的烟气分布情况做了研究.试验证明燃气热水器排放的烟气及燃气灶的烟气都被明显稀释过,但污染物排放浓度仍然比催化燃烧高,空白独石气相燃烧污染物排放也较高.说明了催化燃烧比普通燃烧的优越性：近零污染及高燃烧效率.     

三相异步电动机断相运行分析

应用三相对称分量法对三相异步电动机断相运行的电流、电压特性进行了分析,给出了三相异步电动机空载断相运行的电压矢量图,介绍了中性点偏移电压取样电路及试验结果,为进一步设计电压取样型断相保护电路提供了理论依据。     

基于模体挖掘与调和函数半监督学习的非侵入式负荷监测

针对现有非侵入式负荷监测(NILM)方法成本高昂等问题,提出一种基于模体挖掘与调和函数半监督学习的NILM方法。基于低频采样数据,根据从监测数据得到的功率阶跃量,利用时间序列分析法和模体挖掘法划分设备的运行窗;在设备运行窗中,根据设备特性与统计方法定义设备开启最大值到稳定运行点的斜率、设备稳定运行时的波动幅度2个新的特征量;构建设备运行窗的特征向量,并利用基于调和函数的半监督学习算法对运行窗中的设备类型进行识别。基于参考能量分解数据集,分别从事件匹配和设备识别的角度将模体挖掘和基于调和函数的半监督学习算法与其他NILM方法进行对比,验证了所提方法的准确性和可推广性。     

深度学习辅助约束辨识的电力市场快速出清方法

日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N－1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解。提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求。首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性。利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率。     

基于元分析的差异表达基因识别

针对传统差异表达基因分析方法使用单一数据集,不能处理异质性特性数据集、分析结果偏差大的问题,提出了联合驱动排除的概念,设计实现一种使用多研究数据集的元分析算法。应用公共数据库GEO中GDS2490和GDS2491数据集对设计的算法与微芯片显著性分析方法进行了对比。实验结果表明:设计的算法可以对数据集实行联合驱动排除,与微芯片显著性分析方法相比,可以有效分析异质性特性的数据集,准确找到差异表达的基因,验证了算法的有效性。该方法为差异表达基因识别提供了新思路。     

关于某轧板厂新建4号加热炉装钢方案和设备分析

分析了某中型轧板厂加热炉目前情况和背景,讨论了分批次改造的装钢方案和设备设计,解决了现有轧线推钢炉改造为步进炉和未改造的推钢炉不能同步生产的问题,并满足了生产需要。     

商业销售分析数据仓库的数据可视化的一种设计

文章研究了一个基于商业数据仓库的多维数据可视化分析的方法,利用这些数据可以确定商品的种类及层次关系,并用树形目录表示出来,且商品的销售可以用图形表示出来,这些图可以反映某一种商品在某一段时间(可以是近几年,一年中的12个月或1个月中的每一天)的销售状况.这种设计原理在数据仓库理论与应用中具有一定的通用性.     

采用二元混合工质的脉管制冷机实验研究

首次在８０Ｋ温区脉管制冷机中采用混合工质进行了实验研究,实验结果表明,在其它运行参数不变的情况下,在氦氢二元混合工质中,当氢的摩尔浓度为２０％时,可获得比纯质氦高的制冷量。