滑模控制在感应电机直接转矩控制中的应用研究

为减少稳态转矩脉动,将滑模变结构控制方法应用于感应电机直接转矩控制。滑模控制可以根据磁链和转矩误差实际大小调节逆变器直流母线电压,并结合转矩预测控制合理的调节电压矢量的作用时间,从而有效地减少转矩脉动。仿真实验证明：即使电机运行在低速范围内,仍然能减少转矩脉动。     

载荷稳定状态下沉降观测研究

建筑物在建成后一段时间内仍需进行沉降观测,观测周期及停止观测的时间值得探讨.载荷稳定情况下,可以根据沉降量及观测精度确定观测周期,使用双曲线模型进行沉降预测,根据预测结果确定停止观测的时间.实践表明,该方法可以确定观测周期及停止观测的时间,在降低成本的同时保证了观测质量.     

基于CEEMD-CNN-BiGRU-RF模型的短期风电功率预测

风电功率的准确预测对电网的安全运行和经济调度起着重要作用,为进一步提高风电功率的预测精度,文章提出了一种基于CEEMD-CNN-BiGRU-RF模型的短期风电功率预测模型。首先,利用完全集成经验模态分解(CEEMD)对风电功率时间序列进行模态分解;其次,对分解的各个风电功率时间序列利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取;再次,建立双向门控循环单元(Bi GRU)模型对各个风电功率时间序列进行预测,叠加各个分量的预测值;最后,对误差进行进一步分析与预测,利用随机森林(RF)进行误差修正,得到最终的风电功率预测值。实验仿真表明,该模型的预测效果明显优于传统模型,模型的平均绝对百分比误差(MAPE)仅为2.09%。     

甲基异丁基酮市场分析

介绍了国内外甲基异丁基酮的生产和市场现状,预测了甲基异丁基酮生产及市场发展趋势,并提出发展建议。     

干扰管理在生产调度中的应用综述

阐述了干扰管理在生产调度中的应用的相关研究成果。介绍了干扰产生的源头、干扰管理在生产调度中的表现形式、干扰管理在调度中的解决策略以及效率评价等一系列研究成果。界定了干扰管理在生产调度中的定义及其运作流程,给干扰管理在生产调度中进一步发展提供了借鉴。     

基于GM(1,1)改进模型在应力集中预测上的应用

将灰色系统理论中的GM(1,1)模型应用于应力集中问题的数据处理,根据应力集中处附近的应变理论值,能方便地求出应力集中处的最大应变值,并根据实际预测结果,利用文中的方法改进其基本模型并进行优化,实例表明预测结果是可信的,为工程测试的数据处理给出了一种比较实用的新方法。     

基于时间序列的时栅数控转台动态建模研究

时栅运用到全闭环数控转台作位置检测传感器时,需采用时空变换算法将时栅的时域信息转换成空域信息。利用时间序列对时栅数控转台的动态特性进行建模,依据一系列过去测量值预测下一采样时刻角位移,将原本等时采样的绝对式角位移转换为全闭合数控系统需求的等空间增量式连续脉冲。介绍了动态模型选择标准、参数估计、模型检验的原理和算法。采用当前预测值对上一次预测误差进行实时修正,以消除累计误差保证测量精度。实验证明了采用动态模型预测算法能保证动态数控角位移测量误差控制在±3″以内,实现了精密动态全闭环角位移测量。     

亚临界机组的AGC优化设计与实现

针对目前亚临界机组存在低负荷升降速率低、关键参数波动大及系统不能很好适应煤种变化等实际问题,采用预测控制、自适应控制等现代控制方法与技术,提出了一种现代火电机组AGC(Automation Generation Control自动发电控制)的先进解决方案,结合某发电厂现有的300 MW亚临界机组进行实践改造,改造后的机组实际运行表明:升降速率高,控制参数十分平稳,从而确保大型火电机组的安全、稳定及高效运行。     

Comparison between ANNs and linear MCP algorithms in the long-term estimation of the cost per kW h produced by a wind turbine at a candidate site: A case study in the Canary Islands

In the work presented in this paper Artificial Neural Networks (ANNs) were used to estimate the long-term wind speeds at a candidate site. The specific costs of the wind energy were subsequently determined on the basis of the knowledge of these wind speeds. The results were compared with those obtained with a linear Measure–Correlate–Predict (MCP) method. The mean hourly wind speeds and directions recorded over a 10 year period at six weather stations located on different islands in the Canary Archipelago (Spain) were used as a case study. The power-wind speed curves for five wind turbines of different rated power were also used. The mean absolute percentage error (MAPE), Pearson’s correlation coefficient and the Index of Agreement (IoA) between measured and estimated data were used to evaluate the errors made with the different metrics analysed.     

灰色动态模型群法及其工业取水量预测应用

对于信息丰富、数据较多的原始数列，采用灰色动态模型群法进行预测，考虑近期信息对未来的影响，可避免单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷，使预测精度更加准确。本文介绍灰色动态模型群法的建模原理，并利用该方法对济南市工业取水量进行了中长期预测。通过与实际值及其它方法对比表明，该方法预测结果可靠，受人为因素影响较小，实用方便。