基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

汽车电子标识技术优势及应用前景分析

汽车电子标识作为汽车的"身份证",是无源射频识别技术在交通物联网领域的应用。《机动车电子标识安全技术要求》等六项国家推荐性标准的正式实施以及国内外广泛的应用试点,使得该技术在我国全面推广、应用变得愈发现实。本文阐述了汽车电子标识的系统构架、工作原理、应用现状,通过技术路线、技术对比两个层面的分析阐述了汽车电子标识的技术优势,并基于此对于汽车电子标识的应用前景进行展望。在感知层,汽车电子标识将与视频检测技术有机结合,构建"射频+视频"等具备更高稳定性、可靠性的信息采集体系。而在应用层,汽车电子标识将提升涉车应用的实现水平,为假、套牌等顽固问题提供了解决方案,为诸多潜在应用的实现提供可能性。     

HX_D1G型机车运行中应急故障的处理

在机车运行中发生故障时,应避免长时间停车堵塞区间,为了能更快完成机车运行中故障的处理,文章特从机车应急故障处理注意事项、应急故障处理方法和应急故障处理基本流程等方面进行详细说明。     

基于非线性Drive-shaft模型的车辆传动系统冲击响应

建立了包含线性与非线性项的车辆传动系统非线性Drive-shaft模型, 应用具有耗散项的拉格朗日方程将非线性Drive-shaft模型转换为当量化的两质量模型, 通过将两端扭转角等效到同一端获得了传动系统的冲击响应方程, 应用Routh-Hurwitz准则分析了冲击响应方程的稳定性, 获得了稳定性参数区间。仿真结果表明: 将非线性阻尼分别设置为0和线性阻尼的1/10、-1/10时, 冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.101 4、0.371 6, 当非线性阻尼为线性阻尼的1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明正的非线性阻尼有利于冲击响应的衰减; 将非线性刚度分别设置为0和线性刚度的1/10、-1/10时, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.178 8、0.115 9, 当非线性刚度为线性刚度的-1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明负的三次方非线性刚度有利于冲击响应的衰减; 在固定非线性刚度为线性刚度的-1/10的基础上, 将代表非线性阻尼的系数分别设置为0.1、0、-0.1, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.078 4、0.114 2、0.231 6。可见, 当代表非线性阻尼的系数设置为0.1时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这表明在传动系统线性刚度及线性阻尼的基础上, 设计负的非线性刚度及正的非线性阻尼可以提升传动系统抵抗冲击的性能。      

日产风度A33发动机电控系统故障检测(三)

8.曲轴位置传感器的检测 发动机上装有两种曲轴位置传感器:一是曲轴位置传感器(参考),位于(上)油底壳上(图11),面向曲轴皮带轮,用于检测上止点信号(120°信号);二是曲轴位置传感器(位置),位于油底壳上(图12),面向信号盘(飞轮)的齿牙(轮齿),用于检测曲轴位置信号(1°信号)。两种传感器均由永磁铁、铁饼和线圈组成。当发动机运转时,传感器与齿牙之间的间隙周期性变化,传感器附近的磁导率也相应     

五十铃载货车制动系常见故障诊断与排除

五十铃载货汽车制动系统常见故障主要有制动效能不良与制动拖滞等，现将其诊断与排除方法介绍如下。