基于风速预测的改进爬山法最大功率追踪策略

针对变速变桨风速发电机组如何在低风速时最大限度地捕获风能,提出了一种基于风速预测的改进爬山法最大功率追踪策略。首先搭建由模糊粗糙集(FRS)和神经网络预测(LSTM)两部分组成的预测模型,利用模糊粗糙集对噪声的敏感性,对风机多传感器采集的自然特性时间序列参数进行分析,通过属性约简,将输入信息的空间维数简化,确定神经网络的输入参数,作为后者LSTM神经网络预测模型部分的输入。利用LSTM在时间深度上有效避免梯度传播消失的特性,通过训练学习,抽取逼近隐含的输入输出的非线性关系,捕获时间序列风速上各个信息的关联度和时间延展度,得到风速的提前一步预测。然后依靠预测的风速信息,从搜索方向确定,搜索区间优化,避免最大功率点附近频繁波动3个方面改进了传统爬山法,避免传统方法的不足。通过GH bladed软件实验仿真表明:提出的最大功率追踪控制策略能够有效避免了风速变化情况下错误的搜索方向,提高追踪速度,明显减少风机在MPP点处的振荡,有效提高了风能捕获效率。     

基于Gabor 变换的GrabCut 纹理图像分割

多数自然图像都包含纹理信息, 它相对颜色特征而言具有描述方向性与尺度差异的特性. 因此, 可以利用半交互式的GrabCut 的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割, 通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(GMM), 结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化, 并利用前景和背景的KL 测度, 自适应地终止分割过程. 实验对比分析表明, 所提出的方法对于合成纹理图像与自然纹理图像具有较好的整体分割效果及较高的分割准确率.

     

基于多维时间序列的数控机床状态预测方法研究

针对数控机床状态数据的多样性、时序性,机床状态难以预测等问题,提出了一种基于多维时间序列的数控机床状态预测方法。首先,基于OPC（OLE for Process Control）技术进行机床状态数据采集,采用Min-max标准化和自回归移动平均模型对数据进行预处理,构建多维时间序列矩阵,建立机床状态的度量模型和评价函数,采用特征向量、特征趋势距离标示状态模型,利用差异度对状态模型进行对比衡量。其次,利用滑动时间窗口技术表征机床未来状态,以时间窗口长度l和滑动时长w获取机床历史状态集合,提出基于窗口滑动的多重匹配状态预测方法,利用β-耦合相似度量标准寻找与当前状态矩阵相似度最大的历史状态集合Xk,根据给定的相似性阈值确定最优滑动时长w和预测时长l,以Xk跟随状态Xk*的变换趋势和规律作为机床下一时刻的状态。针对噪声数据干扰问题,提出基于密度空间聚类算法的状态序列分析方法,通过引入欧几里得距离和缩小权重因子确定算法参数,求出表征机床某时刻状态的最佳状态矩阵。最后,以机床主轴四项参数为例进行数控机床状态预测实验,根据状态序列相似性分析结果确定了预测时长为24s,滑动单位为2s。预测结果表明,基于多重匹配的矩阵形式、向量形式的状态预测方法比传统的AR预测模型的各项误差都低,预测结果更加准确。     

川东北牛蹄塘组页岩孔隙结构特征及其控制因素

海相页岩气勘探在四川盆地周缘取得重要进展。通过X射线全岩衍射、氩离子抛光扫描电镜、二氧化碳和氮气吸附实验及有机地化实验等,对川东北地区下寒武统牛蹄塘组页岩的孔隙发育特征及其控制因素进行了研究。结果表明:川东北地区牛蹄塘组页岩有机质丰度较高,石英矿物和黏土矿物是主要造岩矿物;孔隙类型主要为有机质孔隙、脆性矿物粒间孔隙、黏土矿物层间缝等,有机质孔隙呈蜂窝状,在有机质内部发育,有机质孔数量较少,无机矿物孔隙以孔状、夹板状等μm级孔径为主;页岩孔容与比表面积随着有机质和黏土矿物含量的升高而变大。     

响应曲面法优化微波辅助提取黑灵芝孢子多糖工艺研究

为优化黑灵芝孢子粉多糖的微波提取工艺,在单因素试验基础上,选择提取温度、提取时间以及水料比为自变量,多糖提取率为响应值,采用中心组合设计的方法,研究各自变量及其交互作用对多糖提取率的影响。利用SAS和响应面分析相结合的方法,模拟得到二次多项式回归方程的预测模型,并确定微波提取多糖最佳条件为:温度129℃、时间27min、水料比为31:1。在此条件下,多糖提取率达到2.64%。     

车前子胶的流变特性研究

本实验通过浓度、剪切力、温度、pH、盐度、水化时间、冻融等变化对车前子胶溶液表观黏度的影响,对车前子胶溶液的流变性进行了研究。结果表明:车前子胶溶液为"非牛顿流体",具有"假塑性"。其表观黏度随质量分数的增加逐渐增加;体系温度升高可导致溶液黏度降低,溶液在pH5～11时较稳定;车前子胶对NaCl具有良好的兼容性,Ca2+对车前子胶溶液有显著的增稠效应,其增稠效果与离子浓度呈正相关。此外,车前子胶溶液有良好的抗降解性能,冻融变化使车前子胶溶液黏度有所升高。     

基于局部加权表示的线性回归分类器及人脸识别

线性回归分类器(Linear Regression Classifier,LRC)是一种有效的图像分类算法,然而LRC未关注数据的局部结构信息,忽略了类内样本之间的差异性,因此当人脸图像存在表情、光照、角度、遮挡等变化时分类性能不佳.针对此问题,文中提出了一种基于局部加权表示的线性回归分类器(Local WeightedRepresentation based Linear Regression Classifier,LWR-LRC).LWR-LRC首先以测试样本与所有样本的相似性为度量,构建每类样本的加权代表样本;然后将测试样本分解为加权代表样本的线性组合;最后将测试样本分类到重构系数最大的类别.LWR-LRC考虑了样本的局部结构,构建了每类样本的最优代表样本,使用代表样本进行计算,在提高鲁棒性同时,大幅缩短了计算时间.在AR,CMU PIE,FERET和GT数据集上的实验的结果表明,LWR-LRC与NNC,SRC,LRC,CRC,MRC,LMRC等算法相比,在性能上有很强的优越性.     

双动组合斜楔结构改进方案

阐述了双动组合斜楔结构原理及其优缺点,通过在双动组合斜楔活动凸模后侧增加气缸顶升支撑装置,有效解决了双动组合斜锲结构做功时受力强度差的问题及精度问题.     

简易无线能量传送系统

本文设计了一种简单实用的无线传能系统,直流电经振荡电路转化成交流电,利用电磁感应原理,通过线圈电磁耦合,能量以无线的方式传送至负载设备。     

井研-犍为地区筇竹寺组页岩储层含气性测井评价

井研-犍为地区筇竹寺组由于受沉积环境影响岩性复杂,不能确定其油气勘探目标层,该区多年亦未获得勘探突破。为深化该区筇竹寺组页岩储层含气性评价,以岩心实验为基础,基于测井资料计算储层的孔隙度、总有机碳含量、吸附气含量、游离气饱和度、游离气含量及总含气量等主要地质参数,建立以游离气为核心参数的筇竹寺组粉砂质页岩储层评价方法。...