基于ZigBee的矿用应力监测系统的研究

提出了一种新的煤矿巷道监测方法 ,即采用测力锚杆对巷道顶部深处的应力变化进行定时监测。系统主要分为三部分:传感器节点、通信主站和上位机。传感器节点负责采集和上传数据,数据主站负责管理各传感器节点并存储和上传数据,上位机负责汇总各传感器数据并对其进行分析处理。     

机械式旋转脉冲水深水位测量装置的设计与应用

针对超声波、光电等水深水位传感器抗污染能力差,无法实现水深水位同时检测的问题,提出了一种机械式旋转脉冲水深水位测量装置,该测量装置分滚筒提升装置、夹紧装置和控制装置三部分。在重锤下降的过程中,通过实时检测光电编码器输出的旋转脉冲数可以得到重锤下降的位移、速度、加速度,找出重锤下降的加速度突变点,由此判断出蓄水池的水面和固液界面两个临界点,进而计算出蓄水池的水深、水位和沉淀物料厚度。测试结果表明：该装置抗污染能力强,在重锤为510 g、采样时间间隔为0.10 s时测量效果最佳,测量误差小于1%。     

岸站式河湖水质远程监控柜设计与开发

随着我国工业化进程的加速,河湖水体污染现象日益加剧,已经严重威胁到我国的经济和社会发展。鉴于目前河湖水质监测手段落后和水质评价困难的现状,本文设计了岸站式河湖水质远程监控柜。该监控柜主要安放于河湖岸边,利用水质传感器实时采集河湖的水质信息参数,连同监控柜的状态信息等通过无线网络上传至上位机监控平台,对采集到的水质信息进行分析处理,实现了对河湖水质状况的有效监测,且兼具门禁指纹认证、枯水检测等功能。同时,为了对河湖水质状况做出及时、客观的评价和分级,结合改进层次分析法与熵权法的特点,提出一种水质参数权重确定算法。该算法既兼顾了决策者的偏好,同时又尽量减小了赋权的主观随意性,促使主观与客观评价相统一,且计算较简便、可操作性好。将上述算法嵌入到监控柜上位监控系统中,在唐山青龙河水域进行了系统测试,测试结果表明该监控柜系统运行正常,可以实时获取青龙河的水质信息参数,对河湖水质状况做出及时、客观的评价和分级,实现对河湖水质的综合分析与管理,进而为河湖水环境保护提供一种有效地辅助决策平台。     

基于zigbee技术在矿井下节点切换机制的研究

节点接入切换机制和路由技术是井下定位系统的关键技术。根据矿井环境的特点,改进移动节点入网接入方式,提出移动节点地址分配的新方案。该方案中移动节点的地址不由协调器分配,在入井前由程序直接设定,且不随位置的移动而改变。仿真结果表明,提高移动节点入网成功率,减少了端到端的延时和丢包率,提高了数据传输效率。     

基于GPRS大口径水表远传系统在水司中的应用

针对供水行业水表计量的信息化发展要求,本文在介绍大口径水表远传工作原理的基础上,采用可测倒流的计数装置,将水表信息传送给水表传输端站,利用网络运营商提供的GRPS网络,实现公户水表表字传输到远程抄表系统的数据库中。系统具有倒转预警功能,数据及图表统计等功能。     

NASA系列雪参数反演算法在单像元内的时间序列验证与分析

NASA系列算法(Chang,NASA96和Foster算法)是被动微波遥感反演雪深、雪水当量的简单、实用的经验算法,并经过了很多学者大范围的算法验证和改进。为了进一步评价NASA系列算法在东北地区的时空适用性,于长春净月潭区域选定了一个以农田和森林为主的10km×10km被动微波遥感混合像元,在时间上连续观测整个干雪期(2014年12月至次年2月)的积雪参数和气象数据,结合FY3B卫星搭载的微波成像仪(MWRI)亮温数据,对NASA系列算法精度进行了评价分析。结果表明:对于雪深的反演,Chang算法和NASA 96算法前期反演效果较好,后期随着时间的推进高估雪深的趋势愈加明显。由于考虑了森林覆盖率的影响,NASA 96算法的反演精度更高。两种算法最大高估值分别是24.46和14.62cm,这是因为期间雪性质不断变化,尤其是雪粒径不断增大的缘故。Foster算法也严重高估了雪水当量,可能是由于积雪类型的分类系统未必适合于东北地区的积雪特征。本文的积雪连续观测数据为认识东北地区的积雪特性奠定了基础,对算法的时间序列验证与分析为雪参数反演算法的进一步改进提供了可靠依据。     

核电站堆芯温度场软测量方法研究

核电站堆芯内部温度是反应堆安全运行的重要参数,由于受到测点安装条件的限制,无法直接测量。为解决该问题,在现有压水堆堆芯功率模型的基础上,结合稳态传热热量守恒方程,构建堆芯温度场的计算模型,推算出堆芯内部温度。并通过数值模拟计算结果与堆芯出口实测值的比较,运用数据不确定度作为判断依据,验证了方法的可行性,得到了堆芯内部不同截面的二维温度分布图,为堆芯内部温度的实时监测提供了理论依据。     

高校科研能力的协同IWD粗糙集-块神经网络评估模型

针对高校科研能力评估过程中存在的多因素、高非线性特点,经典评估模型主观性较强,导致模型评估准确性不高的问题,提出基于协同智能水滴算法IWD和粗糙集块神经网络RBNN的高校科研能力评估模型。首先,引入智能水滴算法,并针对传统智能水滴算法固定旁域搜索范围不利于提升算法搜索效率的问题,提出一种局部空间自动缩放算法LSAS,该算法根据当前种群最优个体,自动调整下一步搜索空间大小,对进化过程进行指导,提高算法的进化效率;其次,基于粗糙集理论对高校科研能力数据进行特征预处理,简化数据计算量;最后,对块神经网络和粗糙集参数进行编码,并对高校科研能力模型进行评估。仿真结果表明,此评估模型具有较高的准确性和较快的计算效率。     

超超临界给水自启停控制系统方案设计与分析

为了使得火电机组启动停止过程中操作更精准、能源更节约,提出一种给水系统自启停功能的设计方案并对其进行全面分析,还进一步提出给水系统与模拟量控制系统全程控制的接口问题.对贯穿机组运行的整个过程的全程给水过程的功能组进行划分并对各个功能组的功能进行介绍.针对给水系统自启停控制过程的特点和难点,对全程给水在升负荷阶段中自动并/退泵与干湿态转换进行全面分析并提出了特殊的控制策略,最终实现从点火至满负荷过程中的全程自动控制.     

基于Spark框架的乘潮水位计算与可视化平台

乘潮水位计算是海洋环境信息处理的重要组成部分,具有计算量大、计算复杂度高、计算时间长等特性。采用传统集群计算模式实现乘潮水位计算业务,存在计算成本高、计算伸缩性和交互性差的问题。针对以上问题,提出一种基于Spark框架的乘潮水位计算和可视化平台。结合对Spark任务调度算法的研究,设计和实现了一种基于节点计算能力的任务调度算法,实现了长时间序列的多任务乘潮水位数据的检索、获取、数值计算、特征可视化的并行处理,达到了海量海洋环境数据计算和可视化处理的目的。实验结果表明,提出的基于Spark的乘潮水位计算和可视化平台可以有效地提高海量乘潮水位数据的分布式并行处理的效率,为更加快速和高效的乘潮水位计算提供了一种新的方法。