影响脱硫泵性能的基本因素探讨

本文针对火电厂烟气脱硫工艺中的脱硫泵性能的基本因素进行探讨,分别阐述颗拉特性、固相体积浓度、变工况等因素对脱硫泵性能造成的影响,对于今后设计及使用脱硫泵具有一定指导意义.     

多尺度小波分解融合在微机电陀螺数据处理中的应用

提出一种小波域数据融合模型. 将多个传感器的数据进行多尺度分解,分别对每个尺度上的细节信号和最粗尺度上的近似信号进行局部加权融合,并根据小波重构公式得到原尺度上的融合信号. 基于实际工程应用对该模型进行了数学证明,分析随机序列经离散小波多尺度变换后的形式,研究各尺度上的平滑信号、细节信号之间的统计特性,从理论上解释小波域多尺度数据融合算法的优越性. 实验表明：该方法能显著提高数据融合后微机电陀螺仪的零偏稳定性.     

GPS定位误差中对流层延迟的分析

系统地分析了对流层延迟特性在GPS导航中造成的定位误差。基于霍普菲尔德模型和萨斯塔莫宁模型,提出了一种在缺少实测气象参数条件下使用的简易对流层延迟修正模型,并利用Matlab仿真软件对静态和动态的接收机实测数据进行了分析。实验结果表明,简易修正模型可以消除70%左右的对流层影响,有效地提高了GPS的定位精度。     

基于小波熵对微机电陀螺仪中噪声的研究

多尺度熵可以用于描述时间序列在不同时间尺度上的无规则程度,基于小波的多尺度分解,提出一种用小波熵对微机电陀螺仪噪声分析的方法。通过分析微机电陀螺仪中不同噪声的功率谱特性,从理论上验证了典型的白噪声和1/f噪声的存在,并对白噪声和1/f噪声的小波熵计算公式进行了推导。结合实验对设计方案进行了性能测试,根据微机电陀螺仪的实测数据,描述了小波熵随尺度变换的特性。实验结果为现有微机电陀螺仪的噪声分析提供了一种新的方法,并从理论和实际的角度共同验证了小波熵的准确性和适用性。     

基于改进的BAS-BP神经网络的参考作物腾发量预测

针对求解参考作物腾发量时较多关联性强的气象因素以及BP神经网络自身的局限性,通过平均影响值法(mean impact value, MIV)和SPSS软件对相关参数进行降维筛选,并通过改进后使用非线性递减步长的天牛须搜索(nonlinear decreasing beetle antennae search, NDBAS)算法优化BP神经网络来进行预测,同时建立基于BP神经网络、BAS-BP神经网络的预测模型进行对比分析。结果表明,NDBAS-BP模型的决定系数R²为0.885 8,优于另外两个对比模型;且其平均绝对误差M_AE为0.358 7 mm/d,低于BAS-BP和BP模型的0.398 1和0.379 7 mm/d。3种模型中,NDBAS-BP模型的R²值最大,M_AE最小,证明NDBAS-BP模型的预测精度更加接近真实数据。