多联机系统制热工况下的制冷剂充注量故障诊断模型——基于多层卷积神经网络

本文提出一种基于卷积神经网络的故障诊断模型,并通过正交试验优化了3层网络的卷积核和神经元数目,利用图形化的多联机(VRF)系统制冷剂充注量故障实验数据训练了多层卷积神经网络,评估了本模型的故障诊断性能。结果表明:该"数据图形化-多层卷积神经网络"方法建立的模型能够有效进行多联机制冷剂充注量故障诊断,20个输入特征时,对9类故障诊断总正确率最大为91%,比传统BP神经网络达到更高的诊断精度。该方法首次利用卷积神经网络完成了VRF制冷剂充注量故障诊断,为相关研究的拓展奠定了基础。     

基于小波变换的图像增强技术研究

利用小波变换后特有的图像数据结构,将小波分析与传统的增强方法有机地结合起来,进行了图像增强方法的探讨和研究.实验结果表明,使用该方法后原图像中较模糊、对比度差的细节得到增强,纹理清晰,层次感强,其处理结果比传统的图像增强方法更令人满意.     

丝/苎麻织物服用性能的模糊综合评定

采用模糊数学中的综合评定方法对丝/苎麻交织物服用性能进行综合评定,并以纯真丝织物、丝/大麻交织物、苎麻/棉交织物等作为参照物,反映出丝/苎麻交织性能的优越性。     

基于ARMA模型的地铁站环控系统能耗预测

本文通过对时间序列的研究分析,提出一种基于自回归移动平均(ARMA)模型来预测地铁站环控系统能耗的方法。对采集的地铁站环控系统能耗数据进行平稳性检验和白噪声检验;依据数据样本的自相关系数、偏自相关系数及AIC准则确定模型最优参数,建立可有效预测地铁站环控系统能耗的ARMA模型;采用4种方法对拟合模型的有效性进行检验;利用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型拟合效果进行分析。结果表明,该方法能够有效提取能耗数据中有用的信息,MAE和RMSE分别可达0.101和0.470,对于地铁站环控系统能耗预测具有较高的拟合精度。     

数据中心冷却系统的综合COP评价

数据中心冷却系统的耗电量约占数据中心总能耗的40％,建立数据中心冷却系统效率的评价体系对节能工作十分重要。本文提出了一种用于评价数据中心冷却系统综合COP的评价指标COPdc,基于冷却系统运行数据的仿真结果,验证了数据中心冷却系统综合COPdc的评价效果,并与PUE指标进行了对比分析。结果表明:在不同负载和温度条件下COPdc的数值变化范围(4.51~5.44)比PUE大(1.19~1.23),能更明确展现数据中心冷却系统的耗电量变化,更适合作为衡量冷却系统能量使用效率的指标。本文提出的数据中心冷却系统综合COP评价方法可以量化的体现数据中心冷却系统的能效高低,相比PUE指标更具有针对性。     

基于数据挖掘技术的地铁站环控系统用能诊断

本文提出了一种地铁站环控系统用能诊断方法,通过数据挖掘技术建立评价模型来评价地铁环控系统的用能特性。首先,通过相关性分析,确定影响地铁环控系统能耗的关键变量:室外温度、客流量;其次,根据所选取的关键变量,采用决策树划分不同的用能模式,进而根据各个模式建立相应的的用能基准;最后,根据不同模式的用能基准对地铁环控系统实际运行数据进行用能诊断。诊断结果表明:环境和客流的变化会引起用能水平的波动,但仍然贴近用能基准。该用能诊断方法能够诊断地铁站用能、识别异常用能模式和识别低能耗的用能模式,有助于地铁站运营漏洞、故障排查和环控模式优化,为单个地铁站的节能工作提供理论依据和实际参考。     

基于小波变换的图像降噪技术研究

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

影响大尺寸ITO靶材冷压质量的因素

对冷压大尺寸ITO靶材毛坯出现的靶材质量问题进行详细分析。实验表明:选用质量比为9∶1的In_2O_3与SnO_2粉末。将粉末配成固含量65%的溶液,添加ITO粉末质量的2%～3%的PVA粘结剂及2.5%的分散剂(活性剂)及稳定剂等,通过球磨,喷雾制粉,使粉末的含水量达到6%,过150目筛的粉末。采用改进模具、分段加压的冷压工艺,在冷压压力50～60MPa下,冷压大尺寸ITO靶材,可有效消除靶材毛坯掉边、分层及断裂等质量问题。     

U-Rh体系非晶合金的成分设计与形成特性

为了进一步认识U合金体系的非晶形成规律,本文探究了U-Rh体系的非晶形成特性。在富U端共晶区65～80 at.% U范围内设计了系列U-Rh合金,通过真空电弧熔炼制备母锭样品与甩带技术制备条带样品,采用X射线衍射和热分析手段研究了两种样品的相组成与热行为。发现U₇₀Rh₃₀合金在急冷凝固条件下形成了部分非晶相,晶化温度为642K,晶化激活能接近200kJ/mol,与之共生的是g-U高温固溶体相,这是U基非晶合金通过急冷冻结高温U固溶体的首次证据,反映出U-Rh合金非平衡凝固相变行为的独特性。结果表明,U-Rh是一个新的铀基非晶合金体系,其非晶形成能力不强,这很可能与g-U高温固溶体能被急冷直接捕获有关。     

基于区块链技术的空调产品电子病历共享方案

随着空调领域大数据和智能化的飞速发展,良好的数据管理模式变得十分重要。本文首次提出一种将区块链作为底层技术的空调产品电子病历共享方案,旨在构建一个去中心化和第三方信任的空调病历信息共享平台。通过运用哈希计算、非对称加密和全网共识等技术,达到对空调故障病历数据的全网可信,突破个人、企业之间的信任壁垒。研究表明:基于区块链技术的空调产品电子病历平台能赋予存储于其中的数据不可篡改、相对透明和可回溯的特性,从而保证平台数据的完全可信。同时其存储成本相对较低,平均每例存储成本仅为2 kB。