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介绍了工厂电力负荷及用电量参数实时监控系统的组成、原理、功能以及软、硬件的开发研究过程。通过对用电单位的用电状况实时监测,为用电部门提供电网运行电量数据。该系统运行安全可靠,功能强大,电力数据采集和报表查询准确、全面。 相似文献
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应用经典的滚动轴承理论以及“切片法”的基本思想,采用Romax Designer工程分析软件对某大兆瓦风电机组齿轮箱圆柱滚子轴承负荷分布和接触应力分布进行分析,重点研究了内、外圈相对倾斜对轴承负荷分布和接触应力的影响。研究结果表明:随着内、外圈相对倾斜量的增大,最大载荷减小,负荷分布趋于均匀,同时滚子与套圈间的最大接触应力随之增大。 相似文献
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随着舰船设计业务的不断增长,重要档案的管理和安全保密问题日益凸显。本文就加强档案在实际业务处理过程中的动态追踪控制,阐述了引入自定义工作流技术对档案业务工作流进行梳理、建模并优化,形成基于工作流管理的档案业务信息系统,实现对档案业务信息的实时管控,并对从业人员的工作负荷进行精确的统计和分析,以期有效提升档案质量和安全保密管理水平。 相似文献
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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. 相似文献
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准确评估驾驶人认知负荷水平,对于深入研究驾驶人行为特性,改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法,大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息,由于特征选择上的单一性,导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验,通过采集受试者的生理信号和车辆信号,结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法,提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明:基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法,其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法,以多维信息特征为输入,随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点,表现出优异的分类效果,相比神经网络和支持向量机,具有最高的平均分类精度。 相似文献
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