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  • 简介:摘要:电池管理系统(BMS)可以延长电池寿命,但它取决于所采用方案的准确性。已经开发了不同的技术来通过监控电池的健康状态(SOH)来增强BMS。本文采用循环计数法对电池电压的检测进行了分析,并与人工神经网络这种启发式方法进行了比较。所提出的人工神经网络方法的优点是可以在不将电池与负载断开的情况下监测SOH。此外,人工神经网络的采样数据来自各种技术,包括开路电压(OCV)法、环境温度测量和谷点检测。采用前馈反向传播算法来达到实时监控实验室的目的。结果表明,前馈神经网络(FFNN)在用更多的采样数据训练时,可以获得对SOH的精确估计。

  • 标签: SOH数据收集 铅酸电池 前馈神经网络 电池管理
  • 简介:摘要:电力工程是国计民生的重要保障,如何高效、准确地识别异常数据是实施工程的必要手段。文中基于对电力工程数据的分析,利用了分层电网工程数据检测系统,其具有分层体系结构。使用统计模型与神经网络分类器进行数据检测,并测试了5种不同类型的神经网络的性能,以及在分层数据检测系统上进行的异常数据的压力测试结果。基于此,本文对基于BP神经网络的电力工程异常数据识别技术进行探讨,以供相关从业人员参考。

  • 标签: BP神经网络 电力工程 异常数据识别技术
  • 简介:摘要:我国国民经济以及电力相关技术的发展,使得我国的电力事业得到了较快的发展,而在整体电力系统中关键的设施之一就是电力变压器,和电力系统之间的安全稳定运行有着十分紧密的联系,这也正是对其进行检测工作的重要原因。在微电子、计算机等先进技术不断发展的影响下,针对电力变压器进行在线实时监测已经有了极高的可行性。因为油浸性质的电力变压器在运行过程中气体溶解的类型不会出现对应的差异,传统故障诊断方式对于这些复杂多变且无标签的数据无法进行充分应用,因此一种基于深度学习神经网络的诊断方式应运而生。本文先从深度学习的概念以及深度学习神经网络模型分析入手,并在文后详细的在电力变压器故障诊断中如何运用深度学习网络进行了分析。

  • 标签: 深度学习 神经网络 电力变压器 故障诊断 模型 应用
  • 简介:摘要:本文针对现役火电厂脱硝改造工程的造价估算,通过对影响脱硝改造造价的主要因素进行综合分析,利用 MALTAB软件构建了基于 BP人工神经网络的火电厂脱硝工程造价的快速估算模型。通过现有工程造价实例对快速估算模型进行训练、模拟及测验,并将模型估算值与现有工程造价实例进行了对比,结果表明该方法可以较好的估算火力发电厂脱硝改造的工程投资。该模型具有较好的快速性及适用性,可以为估算工程造价提供参考。

  • 标签: 脱硝改造 工程造价 估算模型
  • 简介:详细论述了基于人工神经网络的框架结构楼房拆除爆破专家系统各模块的功能,结合工程实例样本库建立了爆堆效果预测模型。工程实践表明,该系统用于框架结构楼房拆除爆破的设计,方法新颖;利用神经网络专家系统对楼房倒塌后的爆堆效果做了预测,其结果与实际值非常接近。

  • 标签: 人工神经网络 拆除爆破 专家系统 框架结构楼房 爆破设计 爆堆效果预测
  • 简介:摘要:风能相较于传统能源拥有着巨大的优势,但风电场投建初期数据不足的问题往往为研究人员所忽略。本文在研究 BP 神经网络的基础上,针对训练量不足的问题,提出了运用插值法对预测结果进行修正的方法,使得不同阶段的预测精度相较于传统神经网络有不同程度的提高,表明了本文方法的价值与意义。

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  • 简介:摘要: 结合BP神经网络和灰色理论两种单项预测模型算法,实现对变压器油中溶解乙炔气体浓度精确预测。建立组合最优预测模型,根据预测误差平方和最小化的原则先计算各预测模型的权重,然后将各单项模型的权重进行加权综合计算。以变压器油中气体乙炔(C2H2)为例验证了该组合算法,不仅降低各单项预测算法的预报误差,也有效提高了预测模型的准确性能。

  • 标签: 变压器 C2H2 BP神经网络 灰色理论 预测模型
  • 简介:

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  • 简介:修建SMA及OGFC沥青一般都需要添加一些纤维做吸油及增强剂,我国修建第一条SMA路面时使用的是石棉纤维,但由于石棉纤维环保性差.对操作工人健康危害大,所以很快就被其他纤维所代替.现在主要使用木质素纤维和聚合物纤维。随着科学技术的进步,对材料的研究越来越深入,科学工作者发现木质素纤维及聚合物纤维等有机纤维

  • 标签: 玄武岩纤维 道路建筑材料 沥青路面 聚合物纤维 矿物纤维
  • 简介:摘要:齿轮箱是风电机组运行的关键设备,针对风电机组齿轮箱故障发生频繁,运维成本高等问题,提出一种基于 SCADA系统异常数据清洗和动态神经网络建模的方法对风机齿轮箱油池温度进行建模。随后采用统计过程控制方法分析残差,根据残差分布特征计算阈值上下限,实现齿轮箱油池温度异常状态预警。最后以双馈式风力发电机组为研究对象进行建模分析并给出实例,验证了该模型对齿轮箱油池温度预警具有实用性和有效性。

  • 标签: 风电机组 SCADA系统 数据清洗 齿轮箱 动态神经网络 统计过程控制
  • 简介:在多传感器信息融合中,D-S证据推理方法依靠其在不确定性处理算法中的优势,成为现在信息融合的最重要的方法。本文重点阐述证据理论中焦元爆炸问题,针对这一问题,提出基于模糊神经网络的D-S证据理论的信息融合结构。实验数据表明,这种信息融合结构,有效地提高了目标的识别能力。

  • 标签: 模糊神经网络 D-S证据理论 信息融合
  • 简介:【摘要】电商库存补单是电商资金运转的一大难题,科学的补充订单和解决库存深度问题能加强电商供应链体系建设,帮助电商加速资金流动,减少库存压力,降低存储成本。本文针对传统的农产品销量预测模型方法的难点和新时代背景下农产品预测市场的需求,根据气候、时间、价格和质量、销售区域五个因素,利用LM算法优化了bp神经网络,并对贵州省威宁县荞酥的未来几天农产品销量建立了相应的网络模型,进行预测实验。结果表明该模型的预测精度较为准确,可以进行预测实验。

  • 标签: bp神经网络 机器学习 销量预测 LM算法 荞酥
  • 作者: 汤乃云
  • 学科: 经济管理 > 产业经济
  • 创建时间:2017-02-12
  • 出处:《红地产》 2017年第2期
  • 机构:对于材料的质量,一直是工程施工建设关注的焦点,同时越来越认识到公路施工中材料的重要性。公路施工期间,原材料的质量检测是主要环节。详细掌握与了解原材料质量检测过程中需要的专业技术,并且采用专业手段对原材料进行质量检查。采取科学合理的控制、保障以及评估等措施,更好的推进工程施工进度,并且保证工程施工质量。原材料或者半成品其检测质量,帮助施工奠定科学基础,及时审查其是否符合相关公路施工技术标准,从中寻找出存在的优缺点以及关键点等。施工材料中沥青材料是主要组成,其质量的好坏对工程质量极为重要,积极采取有效的质量管理以及材料控制措施,帮助其保证最终的施工质量。
  • 简介:

  • 标签:
  • 简介:摘要:为响应国家节能减排政策,针对火电站燃煤机组效率偏低、污染物排放严重的问题,设计基于人工神经网络预测的燃烧优化与超净排放优化控制系统。本系统应用于国华锦界能源有限责任公司4#机组,成功提升燃煤机组燃烧效率,降低污染物排放,保证燃煤机组稳定、经济运行。本系统在火电站机组的投入,为推动火电厂高度自动化起推动作用,为国内电厂提供了技术经验和参考。

  • 标签: 燃烧优化 节能减排 火电厂机组 神经网络 最小二乘向量机。
  • 简介:近些年来,随着科技飞速发展.我国公路建设领域新材料、新工艺层出不穷、日新月异,乳化沥青的推广应用便是其中之一,在公路施工中产生了巨大的经济效益、环境效益和社会效益。内蒙古通辽市公路部门在工程实践中对乳化沥青进行了大量的科研项目研究.取得了很多成功经验,并在2003年成套采购了乳化沥青设备及检测仪器,组建开发小组,为乳化沥青的研究生产提供了良好的条件。

  • 标签: 道路建筑材料 乳化沥青 路面下封层 技术标准 稳定性能
  • 简介:长期以来,世界各国普遍采用按针入度或粘度对道路沥青进行分级的质量评价体系,由于此体系采用的试验方法主要是在经验基础上对沥青的性能进行评价,与沥青的实际使用条件存在一定差别,有可能造成符合相同针入度或粘度标准沥青的实际使用性能相差较大的情况出现。美国“战略公路研究计划(SHRP)”提出的Superpave“按性能分级的沥青胶结料规范”采用了一些新的与沥青用性能相关性更好的流变学评价方法,首次按实际应用时的环境条件对道路沥青进行分级,

  • 标签: 中国 公路工程 沥青路面 路用性能 公路检测 稳定性指标
  • 简介:我国从第一条高速公路通车到现在,短短十几年时间高速公路建设走过了西方发达国家几十年发展历程,速度之快,举世瞩目。但由于我国高速公路建设起步晚.经验少,部分高速公路相继出现了不同程度的早期损坏现象,造成较大的经济损失和不好的政治影响。路面早期损坏原因是多方面的,既有设计、施工、管理控制不严和恶劣运营环境(汽车严重超载、恶劣气候)的原因,也有路面结构不合理的因素。

  • 标签: 路面结构 沥青混合料 高速公路建设 早期损坏 通车 级配
  • 简介:本文根据沈本产业大道一级公路的施工经验,论述了改性沥青混凝土路面上面层材料组成设计,沥青混合料调试、生产及机械摊铺、碾压的施工质量控制要点,以及施工过程中注意的问题。

  • 标签: 改性沥青 上面层 施工质量 控制