液压能量调节型风力发电机组储能发电的恒频控制

为了消除风能波动性和间歇性对电网平稳运行的冲击影响,实现风轮捕获能量的储存与调节,将储能系统引入到液压型风力发电机组的泵控马达闭式液压系统中,利用AMESim软件建立了无风时独立依靠储能系统储存液压能驱动马达旋转的数学模型.针对这种新型液压风力机液压系统的组成和工作原理,提出了一种恒压差+恒转速的双闭环马达恒转速控制策略以保证储能发电时发电机始终工作在同步转速.对比分析了在恒压差单闭环与恒压差+恒转速双闭环控制作用下系统各变量的响应曲线和变化趋势.仿真结果表明所设计的双闭环马达恒转速控制策略可以使马达转速稳定在1 500 r/min,满足储能单独发电时对输出电能频率的要求.     

论非英语专业外语教学中的翻译能力培养

在分析非英语专业大学英语翻译教学现状的基础上,对如何提高学生的翻译能力的教学进行了探讨,提出了关于现行教学大纲进行必要的修订,教学内容和方法进一步的革新和学生的跨文化交际能力的培养等方面的建议。     

面向图片识别的深度学习模型并行优化方法

针对机器学习中的图片识别问题，结合已有的图片识别方法，在集群并行系统上对图片识别的并行优化方法进行研究。通过引入参数服务器机制，对分布式随机梯度下降算法中的参数更新机制进行了改进。一方面对Worker节点计算出的梯度进行稀疏化处理，以减少Worker节点和参数服务器节点之间的通信量；另一方面将参数服务器节点向Worker节点发送更新后的模型参数转换为参数服务器节点向Worker节点发送累积的梯度，然后对累积的梯度进行稀疏化处理，以进一步减少Worker节点和参数服务器节点之间的通信量。此外，为了解决由于稀疏化而引起的训练精度损失问题，引入了一种应对动量损失的动量修正方法，以提升图片识别模型的精度。实验结果表明，与基本的异步随机梯度下降算法ASGD相比，本文并行优化方法在3种不同的压缩率下，对深度学习图片识别模型的训练速度平均可提高2.95倍，测试准确率平均提高了4.6%。