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基于物联网技术的智慧水利系统 总被引:2,自引:0,他引:2
本系统以解决水利信息资源不足和共享困难等问题为突破口,以增强信息深加工能力和提供高水平应用服务为主攻方向,充分利用MSTP、3G、3S以及云计算等信息技术,提出了基于物联网技术的智慧水利概念。为实现"系统融合,资源共享"的目标,全面提高水利工程运用与管理的效益,加快水利信息化建设,提供了一套整体解决方案。 相似文献
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波形复现作为振动环境模拟技术中的一种试验方法,对减小因振动造成的损失和满足产品升级需要等具有重要的实际意义。为了提高波形复现的精度和拓展伺服控制系统频宽,提出一种基于时滞估计的迭代控制随机波形复现策略。首先研究三状态控制策略来拓展系统频宽,之后通过计算响应信号与参考信号的相关系数算出系统的滞后时间,解决液压系统的时滞问题,提高波形复现精度。最后基于时滞估计的迭代控制算法进行波形复现试验,迭代后的相关系数均高于迭代前的相关系数,证明了基于时滞估计迭代算法的有效性。 相似文献
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风清则气正、气正则心齐、心齐则事成.坚定文化自信,是强化我国网络安全的重要基石.强化网络安全势在必行,坚定文化自信,构筑全民网络安全"防火墙"更迫在眉睫. 相似文献
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恶劣的运行环境为抽水蓄能机组安全运行带来严峻挑战,抽水蓄能机组劣化趋势评估与预测技术能够有效反映机组运行状况并预测机组未来劣化情况,为机组状态检修提供重要依据。然而,机组运行工况参数中存在大量冗余或干扰信息,严重影响劣化趋势评估的可靠性;此外,难以对复杂的劣化趋势序列实现准确的预测。为解决上述问题,提出一种基于自编码压缩与多尺度特征提取的抽水蓄能机组劣化评估预测模型。首先,为降低拟合误差,利用深度自编码器(DAE)凝练工况参数中的关键信息,结合多层感知机(MLP)建立健康模型;其次,根据机组运行数据与健康模型,生成机组劣化度;最后,以一维卷积神经网络(1DCNN)提取局部空间特征,以双向门控循环单元(BiGRU)提取双向全局时序特征,结合二者的优势,构建多尺度特征提取网络,实现精确的劣化趋势预测。通过某抽水蓄能机组验证了该模型的有效性。与其他模型相比,自编码压缩模型的拟合误差最低,能够生成可靠的劣化趋势;多尺度特征提取网络能够学习劣化趋势序列中的长期趋势与局部波动信息,预测精度更高。 相似文献
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针对目前电力行业在主变带负荷相量测试普遍采用手工绘制相量图,存在着绘图效率低、准确性差、作图不规范等缺点,提出了一种利用Visual C++语言编制可视化界面相量测试软件的新方法。具体阐述了该方法的实施步骤,包括模态对话框建立、测试方式选择界面、原始测试数据输入界面、相量图绘制界面,主变三相差动电流计算。该方法能够快速绘制出相量图、准确计算出主变差动保护差动电流,并实现了原始测试数据的保存及测试报告单的打印功能,满足主变相量测试工作需要。 相似文献
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分析了整体叶轮模型特点,通过对UG进行二次开发。整合了整体叶轮三坐标测量规划的全过程,构造了叶面测量点,并利用碰撞检测等方法建立了无干涉测量路径,对测量路径的规划与修正进行了阐述,并对测量过程进行了实时仿真,以验证路径的可行性。 相似文献