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61.
为了解决国内智能电动执行器存在的精度差、网络通讯能力弱、功能简单等问题,采用以TMS320F2812 DSP芯片为核心,开发了中小功率的智能电动执行器.该智能电动执行器具有网络通信功能、高精度定位执行功能、组态设定与控制功能和自检显示功能,该型执行器结构紧凑,智能程度较高,执行部分采用了先进的磁束向量变频控制方法. 相似文献
62.
针对超声波提取中草药活性成分含量检测困难的问题,通过采用可测量的辅助变量建立基于神经网络BP算法的软测量模型来估计不可测量变量的值,并利用单片机进行辅助变量的数据采集和软测量模型计算,实现了用软仪表对超声波中药提取率的在线测量。与目前采用紫外分光仪离线取样进行检测相比,该模型克服了离线测量工作量大、无法直接得到提取率的测量值等缺点,具有测量精度较高(测量相对误差控制在5%以内)、响应速度快和实时性好等特点。 相似文献
63.
为了研究相依更新风险模型中的破产问题,首先研究了负相协更新计数过程,得到了该计数过程的一个渐近性结果;进而在此基础上考虑了相依重尾更新风险模型,其中索赔时间间隔为负相协同分布的随机变量,并且索赔额为独立同分布的随机变量,其共同的分布属于强次指数分布族;利用负相协随机变量的基本更新定理,得到了保险公司的有限时破产概率在时... 相似文献
64.
65.
介绍了全状态混合投影同步,并给出其定义.基于混沌同步误差系统反馈线性化思想设计同步控制器,以 Lorenz系统、超混沌Chen系统为例,同时采用Matlab进行数值仿真,实现了连续混沌系统全状态混合投影同步.数值模拟证明了该方法的有效性和可行性. 相似文献
66.
目的 针对数据中心网络(Data Center Network, DCN)中数据流量多导致大象流与老鼠流识别精确度低的问题,提出一种基于软件定义网络(Software Defined Networking, SDN)下两阶段大象流识别算法。方法 将SDN与DCN结合,第一阶段,采用高斯分布动态阈值优化算法,通过对数据包阈值的设定,计算大象流误检率与漏检率,不断优化得到最优阈值,以此识别出可疑大象流;第二阶段,在依据流传输速率与流持续时间精确得到大象流的基础上,提出阈值约束、流量检测机制、Count计数器等三方面改进对大象流识别阈值下限的约束,将网络中大象流的数据量与流持续时间进行周期内阈值计算,提高大象流的识别精确度。结果 实验结果表明:算法与已有相关算法相比,第一阶段可疑大象流平均字节数比网络流平均字节数多11.3%;不同阈值下的算法准确度提高1.7%,不同网络流量下的大象流平均检测时间降低至6 ms以内。结论 软件定义网络下两阶段大象流识别算法在第一阶段具有较强的大象流识别能力,同时算法的精确度有所提高,大象流的平均检测时间降低,提高了网络质量,能为进行网络流量调度策略的进一步研究... 相似文献
67.
基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。 相似文献
68.
钢纤维是超高性能混凝土(UHPC)中主要的增强材料之一,为进一步提高钢纤维的耐腐蚀性能,推进UHPC在腐蚀环境中的使用,文中从钢纤维的耐腐蚀性能增强出发,对钢纤维在150℃、300℃、450℃、600℃四种不同温度下进行热处理,并用作原材料制作超高性能混凝土。将UHPC、钢纤维(含对照组)置于3.5%氯离子溶液中浸泡100天,期间采用电化学方法、微观表征对钢纤维的腐蚀行为进行测试分析。结果:钢纤维经过600℃热处理下的氧化皮最耐腐蚀,表面形貌最致密,但耐腐蚀性能下降程度在所有热处理温度中最大。浸泡前和浸泡后,在150℃处理后的钢纤维耐腐蚀性能最低,随着热处理温度提高,改性钢纤维耐腐蚀性能逐渐增强。钢纤维表面氧化层致密性随着温度升高而逐渐增大;随着处理温度升高钢纤维锈层形貌变化在浸泡环境下形态逐渐增大,钢纤维置于氯离子溶液中生成物质不同且种类增多,通过形貌分析得出主要表现有FeOOH(α、γ、β)的形貌特征,但UHPC中钢纤维未具有FeOOH的三种形貌特征。腐蚀初期氧化皮越致密,对铁基体的保护作用越大;但长期腐蚀下防护作用越来越弱,且氧化皮越致密反而越会促进腐蚀,防护作用降低的幅度越大。 相似文献
69.
讨论了一般的同分布NA随机变量列更新过程的渐近正态性问题,并将强平稳NA列作为一个推论,得到了其更新过程的相应结果. 相似文献
70.
电动汽车、分布式电源的并网给电网带了明显的不确定性,为了使电网分析更能贴近实际电网,通过对负荷、分布式电源出力的概率密度函数模拟其出力,借鉴已有分布式电源和电动汽车概率模型,采用拉丁超立方蒙特卡洛模拟与径向基神经网络相结合的方式计算概率潮流。该方法充分考虑了电动汽车和分布式电源的随机性、间歇性和相关性,利用拉丁超立方蒙特卡洛模拟对比传统蒙特卡洛模拟方法,降低了采样规模,提高了采样覆盖率。径向基神经网络用于求解潮流计算方程,避免了传统方法中计算雅可比矩阵和偏导,大幅度减少了运算时间。通过仿真,该算法在改进的IEEE14 和IEEE118 节点系统的计算结果表明,在保证精度的同时,
极大地加快了算法运行速度,适用于大规模电力系统概率潮流的求解,在改进的IEEE118 节点系统中,运行时间比传统蒙特卡洛模拟降低99.9%。 相似文献