基于改进模糊ART神经网络的连铸漏钢预报模型

在模糊ART神经网络的基础上，有机结合模糊模式识别和模糊聚类算法，并通过引入新的学习机制和优化网络结构，建立了改进的新型模糊ART神经网络模型；同时，结合某钢厂连铸现场采集的历史数据，将该模型应用于连铸漏钢预报过程中。其结果表明，该模型对粘结漏钢过程中2种典型温度模式的预报率分别达到956%和978%，报出率都达到100%，且在避免漏报的同时保证了较低的误报率，能准确识别典型的温度模式和预测拉漏事故的发生。     

石墨凝胶注模工艺研究

采用凝胶注模成型工艺制备了石墨浆料,研究了石墨粉体类型、pH值、分散剂加入量和固相含量对浆料粘度的影响,浆料温度对凝胶固化时间的影响,以及乙酰丙酮对素坯强度的影响.实验结果表明:当采用等静压石墨粉,pH值为7,分散剂加入量为4wt%,固相含量为50vol%时,可制备流动性良好的石墨浆料;浆料温度为3 ℃时,凝胶固化时间为5.6 min;当乙酰丙酮加入量为0.6wt%时,素坯强度达到15.8 MPa.     

梁北煤矿主井风流反向原因分析及控制

在对新龙矿业集团公司梁北煤矿的矿井通风阻力测定和自然风压测量的基础上,找出梁北煤矿2007年1月气温突降后所引起的主井风流反向的主要原因,推导出导致风流反向的基本条件,提出在副井至-550 m运输石门之间增加调节设施以增大副井的风阻、增大主要通风机机械风压、在主井下安装压风机人为增大主井的机械风压、减少主井附近热源、对主井的风流进行降温处理和对副井的进风流进行预热以减少主副井之间的风流平均密度差等防止风流反向的控制措施,从而使主井恢复正常的进风状态,消除了矿井安全生产的严重隐患.     

传感器网络中基于节点密度的分布式成簇算法

在分簇路由协议中,延长传感器网络的寿命,很大程度上依赖于簇头节点选择的合理性。提出一种基于传感器节点分布密度的分布式成簇算法,该算法是对LEACH算法的改进,在选取簇头的时候除了考虑节点轮流成为簇头的问题,同时还考虑各节点的分布密度。仿真实验证明,新算法能比LEACH算法更有效地降低网络的能量消耗,均衡网络能耗水平,从而使得传感器网络的生命周期在LEACH算法的基础上有较大提高。     

基于微电网逆变器改进下垂特性协调控制的研究

由于采用传统下垂控制策略的微电网孤岛时受负载变化影响和并网时受大电网扰动影响会造成系统不稳定,文章提出了改进下垂控制策略,机理是在原下垂控制的基础上改变下垂特性的参考电压和频率和引入了前馈电流调节机制,加快了系统响应速度,增加了微电网系统稳定性。最后利用PSCAD/EMTDC仿真软件对微电网两种典型运行状态以及模式切换的暂态过程进行仿真分析,验证了控制策略的合理性与有效性。