基于改进麻雀搜索算法-BP神经网络的电缆接头线芯温度间接测量方法

电缆接头线芯温度实时监测对提升电缆线路载流量和安全运行有重要意义。针对目前测温方法适用性不强、精度低且抗干扰能力弱的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的温度反演间接测量方法。首先引入帐篷(Tent)混沌映射、自适应T分布变异、生产者数量和搜索空间动态调整混合策略对SSA进行改进,然后用改进后的SSA优化BP神经网络超参数。最后通过不同工况下的接头仿真与试验数据,结合自回归滑动平均模型(auto regressive moving average model, ARMA)对表面测温数据进行降噪,基于线路负荷及表面温度对接头线芯温度进行反演,并与粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)-BP、SSA-BP、灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)-BP反演效果进行对比。结果表明改进模型的平均绝对误差不超过0.5℃,反演精度更高,能够实现对电缆接头运行...     

基于多线程技术的汽油机瞬态排放间接检测平台

随着车辆制造技术的进步和汽车排放控制法规的逐步加严,对汽油机瞬态工况下的排放测量变得越来越迫切。通过构建汽油机瞬态排放间接检测平台和采用基于Windows多线程技术,设计了节气门控制子线程和排放数据采集子线程,用于同步控制汽油机瞬态排放间接检测平台上的节气门瞬态控制器和五组分排放分析仪,该平台能同步控制被测汽油机的瞬态工况和进行排放测量。     

误差传递公式的特殊形式及应用

本文主要介绍了误差传递公式的一种特殊形式,并通过应用举例,与基本方法相比较,从而体现出其优越性。     

单摆实验的改进

本文对“单摆测重力加速度”的实验方法进行了改进.提高了实验精确度,有助于启迪同学们的聪明才智,调动他们的学习积极性.     

基于车桥接触点响应和盲源分离的桥梁模态识别

针对基于车辆响应的间接测量法进行桥梁模态识别时，桥面不平度的影响难以滤除、高阶模态识别准确率较低等问题，提出一种基于盲源分离算法来分离车桥接触点响应信号中的桥面不平度效应与桥梁振动响应，进而实现桥梁模态识别的方法. 首先，详细阐述了应用二阶盲识别（Second Order Blind Identification，SOBI）算法，以两组车桥接触点加速度响应信号作为输入信号，进而获取桥梁振动估计信号的原理和方法. 然后，采用信号带通滤波和Hilbert变换并结合支点数据延拓的振型修正策略，建立了基于车辆响应的桥梁模态识别技术流程和框架. 最后，依托数值算例对所提出方法的适用性和有效性进行了验证，并分析了车辆间距、桥面不平度和车辆频率等参数对方法适用性的影响. 结果表明，所提出方法能有效滤除桥面不平度的影响，实现桥梁高阶模态的准确识别，且对多种关键因素的影响具有鲁棒性，具有精度高、操作简便和适用性强等特点，可为基于车辆响应的桥梁模态识别提供一种新思路.     

一个间接测量误差传递公式的普遍证明

对于间接测量中的各个物理量非相等次数测量的一般情况 ,推导出了误差传递公式的一般形式 ,给出了通常使用的误差传递公式一个普遍证明 ,并指出间接测量值的均值标准差公式是错误的