转底炉直接还原处理含锌尘泥配料模型研究

转底炉直接处理还原钢铁厂的含锌尘泥是近些年发展起来的新工艺,本文依据某钢铁厂生产实际,提出了转底炉配料过程中的配料方案.该方案在对钢铁厂含锌尘泥化学成分检测的基础上,通过物质的化学反应计算,实现合理的配料方案,并且针对事故状态下的配料应急的情况,提出配料的应急处理方法。     

基于Markov链模型的集群式数据库数据均衡算法

集群式数据库是目前解决海量数据处理的一种重要方法,但目前的各种数据均衡算法都存在算法复杂、实际应用效果差等缺点.通过Markov模型对实时负载状态的预测,依据综合数据负载指标和数据负载状态预测结果实现集群式数据库数据均衡技术.在对综合数据负载指标设计的过程中,主要选取输入指标和服务器指标,同时引入滑动窗口法对数据负载信息记录进行更新,获取综合数据负载指标,实现集群式数据库的数据均衡.通过实验验证,该算法能有效评估集群式数据库的工作状态,均匀分配数据,使数据均衡,提高运行效率.     

基于EEMD和ARIMA模型的汽轮机故障趋势预测

由于汽轮发电机转子振动状态监测数据具有非线性和非平稳性,采用普通时间序列预测模型时预测的精度较低。研究通过分析振动信号的频率成分,融合EEMD分解平稳化处理和ARIMA预测模型的思想,建立一种混合预测模型。结果表明:该方法能够适应振动状态监测数据特征,反映了振动状态的主要变化趋势,具有较高的预测精度以及更大的应用范围,其预测趋势对进一步进行振动状态分析具有一定的参考价值。     

IEEE 802.11 DCF协议性能分析模型

提出了一种改进的二维Markov链模型用于分析IEEE 802.11 DCF协议.该模型不仅考虑实际应用中饱和业务量和非饱和业务量的情况,而且考虑DCF协议的退避计时器的冻结状态和有限的重传次数.通过对该Markov链模型稳定状态的求解并结合M/M/1/K排队模型,导出了DCF系统性能的理论模型.仿真结果表明,该理论模型能够精确地预测广义IEEE 802.11 DCF协议的系统性能.     

基于分层有限状态机的时间序列数据挖掘与预测方法

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.     

燕尾榫连接结构低周微动疲劳寿命预测

在低周疲劳寿命预测方法中,通过引入摩擦功因子,考虑微动作用对构件疲劳寿命的影响,对传统的名义应力法进行改进,以用于构件的低周疲劳寿命预测.针对燕尾榫连接结构,采用有限元技术求解接触问题,获得结构接触应力及接触状态量的分布,并预测裂纹萌生的位置.进一步应用该位置处的应力场和接触状态进行结构的寿命预测,通过燕尾榫连接结构的低周微动疲劳试验,获得了寿命预测模型中的相关参数.最后采用相关文献中的试验结果对该模型进行了验证.     

基于STM32的电力设备运输状态环境综合记录仪设计

本文提出以STM32处理器为核心的电力设备运输状态环境综合记录仪方案,利用加速度传感器、温湿度传感器、高速数据采集及大容量储存器件,对运输过程中的振动、冲击、跌落等状态进行实时监测与记录,通过附带的软件对数据进行分析,并对运输方式与包装性能进行评估。通过试验表明,该设备可以准确记录包装物在运输过程中的状态信息。     

基于多目标非线性规划对原材料订购与转运优化的研究

针对“生产企业原材料的订购与运输”,分别使用模糊综合评价和时间序列预测法,构建了基于TOPSIS改进的因子分析模型、基于模拟退火算法的最经济订购模型以及基于多目标优化和遗传算法的最优订购与转运模型.综合运用了MATLAB、Python及SPSS等软件编程求解,研究得出：对于给定企业的供应商的量化特征,不同约束条件下的最优原材料订购方案和转运方案及相应实施效果的分析,最后通过上述结论预测该企业的产能提升及未来订购与转运方案.     

用单片机控制的语音合成器的设计

本文介绍了一种基于线性预测格型滤波器编码方案，并采用单片机控制的语音合成器的设计，提出该系统的硬件结构及调试方法，软件结构及实现方案，实际测试表明，用该方法合成的语音其代码压缩比比较高，可实现语音重读，语音报告等功能。     

三相两电平逆变器状态方程模型预测控制方法研究

本文以三相两电平逆变器为研究对象,提出了一种基于其状态方程的模型预测控制方法。在αβ坐标下,构建两电平逆变器的状态方程,构建控制系统预测模型,并根据预测控制器的优化性能指标对电压矢量进行在线评估,选择最优的开关状态信号,从而实现了给定电流参考值的快速跟踪。在MATLAB/SIMULINK上,对模型预测控制和传统控制策略分别进行对比仿真分析,结果表明:模型预测控制策略能够准确地跟踪给定参考值,预测控制完成i_α和i_β电流的内部解耦后,动态响应很快,具有良好的控制性能,验证了该方案的可行性和正确性。