五孔探针实验数据处理的线性插值法

在使用五孔探针校准数据时通常采用样条插值或最小二乘法拟合,相同的探针校准曲线用这两种方法分别插值得到的结果有较大的差异。本文通过对两种方法理论上分析,提出了一种实用性更强的线性插值法。对于特性良好的探针,该方法的精度接近样条插值;对于特性较差的探针,能够在不改变探针特性曲线的基础上保证插值精度。相对于样条插值和最小二乘法拟合,该方法有着更为广泛的适应性。     

基于NWAPSO参数全局寻优的LS-SVM电站风机性能预测

风机的性能曲线是风机选型和优化运行的重要依据.通常该曲线通过试验试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合获得.由于该曲线非线性很强,传统方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上不足,提出了一种基于非线性权重自适应粒子群优化(NWAPSO)参数全局寻优的最小二乘支持向量机(LS-SVM)风机性能预测方法。通过最小二乘支持向量机建模,并应用非线性权重自适应粒子群优化算法对模型参数进行全局寻优,得到具有较高精度的风机性能曲线。计算结果表明,根据本文方法建立的模型很简洁,只需要知道少量的训练样本就能建立,可以比较精确的预测风机性能,具有较显著的工程应用价值。     

基于NWAPSO参数全局寻优的LS—SVM电站风机性能预测

风机的性能曲线是风机选型和优化运行的重要依据．通常该曲线通过试验试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合获得．由于该曲线非线性很强,传统方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上不足,提出了一种基于非线性权重自适应粒子群优化（NWAPSO）参数全局寻优的最小二乘支持向量机（LS—SVM）风机性能预测方法。通过最小二乘支持向量机建模,并应用非线性权重自适应粒子群优化算法对模型参数进行全局寻优,得到具有较高精度的风机性能曲线。计算结果表明,根据文中方法建立的模型很简洁,只需要知道少量的训练样本就能建立,可以比较精确的预测风机性能,具有较显著的工程应用价值。     

Matlab在发动机试验数据处理中的应用

本文利用MATLAB强大的数据处理功能和绘图功能对发动机的性能试验数据进行处理,首先建立数学模型,再编制程序描点法绘出数据图,得出最初的描点图,再采用最小二乘分段多项式拟合法进行曲线拟合,最终得出较为完善的曲线图。采用最小二乘法分段多项式拟合法进形曲线拟合,即提高了工作效率,又可得出较为精确可靠的曲线方程和直观的拟合曲线。     

基于Matlab的发动机试验数据处理

运用Matlab语言对4125A柴油机调速特性试验数据进行处理,通过建立数学模型,编制程序描点法绘出数据图,得出最初的描点图,采用最小二乘分段多项式拟合法进行曲线拟合,得出较为完善的曲线图,对拟合前后的曲线进行了对比,证明Matlab的数据处理功能和绘图功能以及分段多项式拟合法的精确可靠.     

基于一步最小二乘法建立航空发动机状态变量模型

研究采用一步最小二乘法建立用于航空发动机控制系统及故障诊断设计中的状态变量模型,结合伪随机二进制激励信号求取模型矩阵系数。在线性最小二乘准则下,算法保证模型动态响应与非线性模型响应一致,过程一步完成无须迭代。利用一步最小二乘法建立了JT9D涡扇发动机稳态工作点的小偏差状态变量模型,仿真表明该方法得到的状态变量模型能够精确拟合发动机的时域和频域特性。相比与传统拟合方法,该方法不仅计算速度快,而且拟合精度大大提高,验证了方法的有效性。     

改进的PLSR算法在大坝安全监控中的应用

针对自变量中含有过多与因变量无关的信息时应用偏最小二乘回归算法将出现偏差的问题,引入改进的偏最小二乘回归算法对坝体水平位移建立数学模型,并以安徽陈村混凝土拱坝为例进行分析.结果表明,改进的偏最小二乘回归算法通过正交投影变换解释矩阵能有效改善噪音的影响,建立的统计模型在保证解释能力的前提下其拟合效果和预测能力较偏最小二乘回归算法均有所提高.     

基于多输出LSSVM的压气机特性的拟合和预测研究

采用最小二乘支持向量机进行了压气机特性拟合和预测研究,利用遗传算法对向量机的核参数和惩罚参数进行优化,提高建模精度,分析了已知特性数据的拟合精度,并对已知转速特性线上的未知数据、已知转速特性线之间的未知转速特性线、已知转速特性线之外的未知转速特性线进行预测,将预测结果与BP神经网络预测结果进行对比,表明最小二乘支持向量机法具有更高的预测精度,可满足工程仿真需求。     

循环流化床锅炉燃烧系统中床温的模糊辨识

针对循环流化床锅炉稳定燃烧、经济运行的关键参数--密相区床温进行了动态特性研究,建立了床温模型.通过阶跃扰动试验分析了床温系统的动态特性,给出了某工况点附近的单输入单输出系统的传递函数.为床温设计了实用的基于模糊规则的非线性建模方法:首先利用简化的减法聚类法得到输入空间的模糊划分,并假定模糊规则数目囊括输入模糊集的所有组合,其次利用递推最小二乘算法学习得到输出模糊集的中心,从而构造1个带乘积推理机、单值模糊器和中心平均解模糊器的模糊系统.验证数据表明:设计的模糊系统能有效拟合床温系统的输入输出曲线,而且算法简单、实用.     

太阳电池直流模型的计算机仿真

太阳电池特性由材料、设计和工艺决定，太阳电池直流模型则可描述其电特性。现有的测试方法不能直接测出模型参数，但容易获得太阳电池片实测Ｉ—Ｖ数据，采用最小二乘法拟合出模型参数，就可以建立模型参数与制造工艺的直观联系。本文对提高模型拟合的速度及精度的实现方法进行讨论，在计算机上实现快速拟合。     

离心泵合理选型问题探讨

离心泵选型合理与否,与节能及保证供水关系很大.本文通过对水泵性能的差异及水泵运行过程中性能的变化两个主要因素的分析,提出了离心泵的合理选型方法.     

含沙水流条件下夹马口泵站水泵特性参数研究

为分析含沙水流条件下夹马口泵站的水泵特性参数,以泵站在含沙水流条件下的多组实测数据为基础,采用Matlab软件进行曲线拟合,得到含沙水流条件下水泵工作参数计算的新模型。对比分析表明,新模型的计算结果比陕西机械学院水泵实验室提出的模型的计算结果更接近实测数据,更适用于夹马口泵站的实际情况。根据新模型模拟计算出了不同含沙量对应的泵站效率,并提出了优化调度方案。研究成果可为夹马口引黄泵站运行调度提供指导,对其他引黄泵站的水泵特性研究也有一定借鉴作用。     

水泵断电工况下洪屏抽水蓄能电站#1机组特征参数数学模拟

鉴于水泵断电工况试验为机组启动试运行期间抽水方向调试的重要内容,基于特征线法,采用改进Suter变换曲线分析建立了水泵断电工况下洪屏抽水蓄能电站#1机组的数学模型,并结合现场试验数据,分析对比了机组转速、导叶开度、蜗壳进口水压、尾水管锥管水压等特征参数变化。结果表明,仿真的各特征参数变化趋势及极值与现场试验相近,从而验证了该数学模型的正确性。     

基于多项式—马尔科夫的水泵性能曲线拟合

针对淮安四站全调节立式轴流泵在运行中或停机后不必拆卸叶轮就可在一定范围内任意调节叶片的安放角是否影响水泵流量—扬程性能曲线的问题,在最小二乘法拟合水泵性能曲线的基础上进行马尔科夫处理,提出了多项式—马尔科夫组合模型曲线拟合方法。通过对比分析多项式—马尔科夫组合模型拟合法与传统的多项式算法的差异,证明多项式—马尔科夫组合模型具有更高的拟合精度,可大大提高水泵流量—扬程性能曲线的准确度。     

水泵断电工况下洪屏抽水蓄能电站~#1机组特征参数数学模拟

鉴于水泵断电工况试验为机组启动试运行期间抽水方向调试的重要内容,基于特征线法,采用改进Suter变换曲线分析建立了水泵断电工况下洪屏抽水蓄能电站#1机组的数学模型,并结合现场试验数据,分析对比了机组转速、导叶开度、蜗壳进口水压、尾水管锥管水压等特征参数变化。结果表明,仿真的各特征参数变化趋势及极值与现场试验相近,从而验证了该数学模型的正确性。     

基于BP神经网络与改进遗传算法的泵站优化调度

通常泵组件的调节主要依靠工程师经验,难以保证水泵在所有时段内均高效运行,易造成能源浪费,对此提出了以效率模型为依据的泵站优化调度方法。为减小误差,使用泵站实际运行数据基于BP神经网络训练水泵特性。在此基础上,利用训练后的数据初始化种群,以泵站效率之和最小为目标,建立泵站优化调度数学模型,设定水量、压力和高效区等约束条件,采用改进的遗传算法求解水泵组合方案及各泵运行参数。结果表明,改进遗传算法对泵站调度的优化效果明显,可适用于泵站的优化节能运行。研究成果为泵站优化调度运行提供了一种新方法。     

三次样条插值法影响流场测试精度的研究

目前处理五孔探针数据时采用的方法有线性插值法、最小二乘法等.对于相同的测试数据,采用不同插值方法所得到的结果存在差别.为了提高精度,通过理论分析,在这些方法的基础上提出了三次样条插值法.该方法将各标定数据点拟合为抛物线,从而使拟合曲线在非标定点上更接近真实曲线,同时拟合曲线在经过标定点时不发生偏离.为检验方法的合理性,...     

Small-scale irrigation with photovoltaic water pumping system in Sahara regions

Several photovoltaic applications, specially the water pumping systems, are installed to contribute in the socio–economic development in Algerian Sahara. About sixty pumps are installed in remote regions to supply water for drinking and irrigation. The centrifugal pumps present the state-of-the-art for most applications. This paper presents the electrical and hydraulic performance of a surface centrifugal pump versus total water heads and versus a size of PV array. Also the area irrigated by this solar surface pump is calculated under Sahara climate conditions for four crops, namely wheat, potatoes, tomatoes and sunflowers. These were selected to meet with food standards of the sites. Two application sites were chosen to test the developed model. The first is Bechar station and the second is Tamanrasset station. In both, the recorded solar radiation data were used. The results, which are illustrated by tables and curves, are analysed. The analysis of the performance concluded that this surface pump is suitable for installation in the Sahara regions with low water head.     

Mathematic models of photovoltaic motor-pump systems

Photovoltaic (PV) pumping offers the possibility of supplying water to remote and desert regions for their daily needs. The sizing of the PV pumping systems is a very significant step in order to optimize the power peak of the PV array and to ensure the best choice of the motor, the pump and the inverter. Two mathematical models were proposed in this article to contribute in the studies of PV pumping sizing. These models link directly the operating electrical power to the water flow rate of the pump versus total head. These models are based essentially on the experimentation of pumps on CDER PV pumping test facility. Two pumping systems are tested: the first uses a centrifugal pump and the second uses a positive displacement pump. The results obtained by the models are very satisfactory. Also, the models enabled us to simulate the electrical and hydraulic performances of two tested pumps. The performances are calculated using the measured meteorological data of different sites located in Sahara and coastline regions of Algeria.     

A linear method to extract diode model parameters of solar panels from a single I–V curve

The I–V characteristic curve is very important for solar cells/modules being a direct indicator of performance. But the reverse derivation of the diode model parameters from the I–V curve is a big challenge due to the strong nonlinear relationship between the model parameters. It seems impossible to solve such a nonlinear problem accurately using linear identification methods, which is proved wrong in this paper. By changing the viewpoint from conventional static curve fitting to dynamic system identification, the integral-based linear least square identification method is proposed to extract all diode model parameters simultaneously from a single I–V curve. No iterative searching or approximation is required in the proposed method. Examples illustrating the accuracy and effectiveness of the proposed method, as compared to the existing approaches, are presented in this paper. The possibility of real-time monitoring of model parameters versus environmental factors (irradiance and/or temperatures) is also discussed.