基于MCU的三相功率检测设计

针对目前越来越多的地方需要测出工作机的功率的情况下,本文介绍了一种基于MCU的三相功率检测的方法,运用该原理设计出一个用于检测三相电的电功率的系统。该系统具有高精度、适用范围广、能够适合多种环境等特点。     

驻马店市集中式污染治理设施普查与分析

根据2007年第一次全国污染源普查中驻马店市集中式污染治理设施的区域分布、建设类型与运营情况的统计数据,分析了该市集中式污染治理设施的实际处理能力以及目前运营存在的问题和原因,并结合2008年该市全市污水处理厂的管网建设、运营情况、污泥成分分析以及2010年该市减排任务,有针对性地提出了对策建议.     

Analysis of the Reliability of the Dissected Frame of Heavy Equipment

<正>Introduction The large-scale frame has many industrial applications. It is one of the most important components used in rolling, die forging, extrusion, and free forging. How-ever, once the frame can no longer perform its function, the whole press must be discarded[1]. The conversion of immense force and energy is accomplished within     

基于决策树的关键短语抽取

针对关键短语抽取工作可以转化为某种分类问题,利用决策树构造分类器解决关键短语的抽取。统计分析表明,将文档中词的词频因子、首位置和词性作为决策树分类特征,并考虑词在文档中出现的位置信息,对词的特征值进行一定的调整,采用Bagging重采样技术进一步提高了决策树的抽取性能,使其完全匹配和部分匹配的F_检测率分别达到21．50％和54．49％。     

基于时频域融合和ECA-1DCNN的航空串联故障电弧检测

为了快速准确地检测航空交流线路中出现的串联故障电弧,提出了一种基于时频域融合和加入高效注意力机制(efficient channel attention, ECA)的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的故障检测算法。首先,搭建航空交流电弧故障实验平台,负载选择多类型、多参数值进行电流信号的采集;其次,为了保留更多的故障信息,分析其特征频段,经过大量数据验证,航空串联电弧在发生时,1 000～4 000 Hz分量具有一定的占比,因此将原始信号与特征频段进行融合,融合后的一维数据作为模型输入;最后,搭建ECA-1DCNN检测模型,进行训练,并通过K折交叉验证模型的有效性,得到测试集平均准确率为97.96%。该方法网络层数较少,计算快速,避免了复杂时频域计算过程,较为智能,对航空串联电弧检测装置的研究提供了理论参考。     

天津LNG码头SBAS-InSAR时序形变及地面监测数据响应分析

为了查明油气重大基础设施中,由星载雷达干涉测量、地面GNSS形变监测、地下位移传感器监测和管道应力应变监测网络构成的星地一体化监测技术的有效性,本文采用SBAS-InSAR技术提取了天津LNG（Liquefied Natural Gas ）码头区域油气管线区域的长时间序列的地表形变数据,进一步分析了地面GNSS（全球导航定位系统）地表位移、多层深度位移计、管道应变传感器数据与同步的SBAS-InSAR地表形变量的数据响应关系,并进一步分析了雨-旱循环的时序变化规律。结果表明：2019年5月-2022年4月的3年间天津LNG码头区域非均匀沉降最为显著,最高达到-394mm;SBAS-InSAR的时序形变数据15-53mm的沉降形变,在GNSS中有9-57mm的地表位移响应,两者相关显著,具有良好的一致性;SBAS-InSAR地表形变变化特征与多层位移计在1m、2m和3m深的位移数据响应特征都与降水量关系密切,呈现显著的雨季-旱季波动特征,二者具有良好的同步性,说明SBAS-InSAR地表形变变化特征能够揭示地下土层的位移变化特征;SBAS-InSAR地表沉降量与地下管道应变呈正相关, SBAS-InSAR获取的地表形变是反映地下管线应变的良好指标。由星载雷达干涉测量、地面GNSS形变监测、地下位移传感器监测和管道应力应变监测网络构成的星地一体化监测数据的集成应用,能够为未来星地一体化的管道安全监测技术体系构建提供有益的借鉴。     

基于多模态深度神经网络的抓取检测方法

针对机器人抓取检测任务中对未知物体抓取检测精度低的问题,本文提出了一种多模态深度神经抓取检测模型。首先,在RGB和深度两个通道中引入残差模块以进一步提升网络的特征提取能力。接着,引入多模态特征融合模块进行特征融合。最终通过全连接层回归融合特征以得到最佳抓取检测结果。实验结果表明,在Cornell抓取数据集上,本文方法的图像拆分检测精度达到95.7%,对象拆分检测精度达到94.6%。此外,本文还通过消融实验证明了引入残差模块可以提高网络抓取检测性能。     

谈如何以系统分析的方法认识工作大局

讲大局是我们党的优良传统和作风,是共产党员党性的集中体现,是适应新形势、完成新任务、开创新局面,应具有的思想觉悟、精神境界和政治品格。党员干部要具有高屋建瓴的气魄、高瞻远瞩的眼界、统揽全局的水平、运筹帷幄的能力。系统就是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合成的具有特定功能的有机整体。系统分析方法具有整体性、层次性、结构性、开放性、平衡性和最优化等特征。系统分析的方法,有助于在实际工作中正确对待大局。     

辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶中疲劳程度的影响

乘用车领域的过往研究发现,相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳,因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验,采用多项生心理指标（如心率、心率变异性等）对比了重型卡车驾驶员手动驾驶车辆时和在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度。辅助驾驶情况下驾驶员平均心率、呼吸频率、呼吸深度以及瞳孔直径均高于手动驾驶情况下,辅助驾驶情况下驾驶员连续二次心跳（RR）间隔均方根、低高频比例、眨眼频率、眨眼时长以及眼睑闭合百分比（PERCLOS）均低于手动驾驶情况下。当驾驶员处于手动驾驶情况时,驾驶时间每增加2 h,反应时间会增加0.032 s;当驾驶员处于辅助驾驶情况时,反应时间不随驾驶时间发生显著变化。重型卡车驾驶员在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度低于手动驾驶,本研究可以为辅助驾驶系统在重型卡车中的安全应用提供理论支持。     

级联失效模型下电力信息物理系统鲁棒性与能控性分析

电力网与信息网的深度融合在增强电力系统能控性的同时,也使得系统抵御外界干扰的能力下降。首先,根据提出的节点负载与容量的负载重分配分配概率建立电力信息物理系统级联失效模型,研究不同耦合策略下的电力信息物理系统级联失效过程中的鲁棒性与能控性变化。其次,利用幸存负荷百分比的概念来量化电力网抵御级联失效的能力,并分析不同耦合策略和容量参数对CPPS的鲁棒性和能控性的影响。基于网络能控性理论提出电力节点重要度的评估方法,并且在IEEE39系统中进行验证。研究结果表明,电力网高介数节点与信息网高介数节点耦合形成的电力信息物理网络抗干扰能力更强,电力网节点容量参数比信息网节点容量参数对系统影响更大。