注射机中不稳定时滞对象的PI-PD控制器设计研究

针对注射机在运行过程中存在不稳定的时滞对象问题,提出一种基于改进的WGC方法实现的PI-PD控制系统。确定一个封闭的稳定区域,计算出凸稳定区域的中心,确定PI-PD控制器参数。该方法精确、计算量小且能保证系统稳定性。仿真案例表明,该方法优于现有的几种方法,能够快速达到稳定状态,可有效地抵抗参数扰动和负载扰动。     

皮鞋钢勾心纵向刚度不确定度评定

分析了皮鞋钢勾心纵向刚度测定的不确定度。通过建立测量不确定度数学模型,分析了重复性测试、百分表、砝码、游标卡尺等因素对于测量不确定度的影响,并对其进行评定,结果表明,重复性测试对于不确定度结果的影响最大。     

浅谈岩矿铜含量的不确定度分析

岩矿铜含量的分析是一项专业性较强的工作,对其不确定度的测量主要是对表征合理地赋予补测量值分散性,这样就可以确定出与测量结果相联系的参数,而测量不确定度的评价在对岩矿铜含量检测工作中也有着非常重要的作用。本文主要介绍了岩矿铜含量不确定读的分析方法,以供参考。     

Top-down技术评估钢中氧的测量不确定度

基于2014年实验室日常分析钢中氧的质控数据,应用top-down技术的控制图法和稳健统计-迭代法评估了惰气熔融-红外吸收法测定钢中氧的测量不确定度。对于含氧量为52μg/g的钢铁,两种方法得到的标准不确定度均为2.8μg/g,和认定值3μg/g具有较好的一致性。     

粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定

通过对粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定,分析出影响试验结果的各种因素,为提高检测水平和精确度提供指导。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

极化SAR图像解译中的不相似性度量

不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。     

提升机电流不平衡问题原因分析

某水泥厂钢丝胶带提升机（下文简称提升机）的驱动电机为三相异步电动机，其型号为：YE3-280M-4/90 kW，技术参数为：380 V/50 Hz/IP55/B3/F。在提升机空载试车过程中，电机三相电流出现不平衡现象，偏差达到了12%，实测三相电流数值分别为：60 A、65 A、75 A，其对应的三相电压分别为399 V、402 V、402 V。 针对上述现象，我们对产生三相电流不平衡的原因进行归纳，并对每种原因进行实验研究，最终得出了较为客观的结论。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.