全文文献 工具书 数字 学术定义 翻译助手 学术趋势 更多
搜索帮助
意见反馈
返回首页
  按相关度排序 | 按时间排序 共搜索到相关记录 288 条,本页显示第 1 - 10 条
 
本次模拟计算模型共划分为902个节点,941个单元,在本次有限元分析中,采用四节点四边形单元和三节点三角形单元,以钻探和探槽资料所得汛而具有更大的输出误差。表 1 不同的参数组合对虚拟传感器品质的影响参数序号发电机功率主汽温主气压一抽汽温一抽汽压高排温度高排压力真空调节级压力高压第一级金属温度三抽汽温三抽汽压阀门开度1阀门开度2参数个数平均相对误差( %)11111111111111114 0 .2 02 1111111110 111113 0 .1693 11111111110 10 112 0 .10 84111110 111110 1112 0 .13 7  注 :1表示对应的参数被选取 ,0表示对应的参数不取。2 遗传算法优选虚拟传感器的输入参数组合有很多 ,如果有n个相关参数 ,其组合数为 2 n- 1 ,1 4个相关参数就有 2 14 - 1 =1 6383个参数组合。在如此庞大的搜索空间中寻求最优解或准最优解 ,对于常规方法和现有的计算工具而言存在着诸多的困难 ,借助遗传算法的全局搜索能力是很自然的想法。遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型 ,是一种现代优化计算方法 ,其基本思想是 :首先通过编码操作将问题空间映射到编码空间(如 [0 ,1 ]) ,然后在编码空间内进行选择、交叉、变异 3种操作及其循环迭代操作 ,模拟生物遗传进化机制 ,搜索编码空间的最优解 ,最后逆映射到原问题空间 ,从而得到满足要求的原问题的最优解。选择操作模拟了个体之间和个体与环境之间的生存竞争 ,优良个体有更多的生存繁殖机会。在这种选择压力作用下 ,个体之间通过交叉、变异等遗传操作进行基因重组 ,期望得到更优秀的后代个体在这场竞争中胜出。遗传算法实现全局并行搜索 ,搜索空间大 ,并且在搜索过程中不断地向可能包含最优解的方向调整搜索空间 ,以便寻找到最优解或准最优解 ,它比其它搜索方法 ,如随机查找、梯度下降、模拟退火等简单且鲁棒性强。遗传算法的流程图如图 2所示 ,其实施一般遵循以下步骤 :图 2 遗传算法的流程图   ( 1 )随机产生初始种群 ,个体数目一定 ,每个个体表示为染色体的基因编码 ;( 2 )计算个体的适应度 ,并判断是否符合优化准则 ,若符合 ,输出最佳个体及其代表的最优解 ,并结束计算 ;否则转向第 ( 3)步 ;( 3)依据适应度选择再生个体 ,适应度高的个体被选中的概率高 ,适应度低的个体可能被淘汰 ;( 4 )按照一定的交叉概率和交叉方法 ,生成新的个体 ;(5 )按照一定的变异概率和变异方法 ,生成新的个体 ;( 6)由交叉和变异产生新一代的种群 ,返回到第 ( 2 )步。本文群体大小取 80 ,终止进化代数为 30 0 ,交叉概率为 0 .75 ,变异概率为 0 .0 2 ,利用遗传算法进行输入参数优选的结果如表 2所示。表 2 虚拟传感器输入参数优选结果参数序号发电机功率主汽温主气压一抽汽温一抽汽压高排温度高排压力真空调节级压力高压第一级金属温度三抽汽温三抽汽压阀门开度1阀门开度2参数个数平均相对误差( %)110 1111111110 0 0 10 0 .0 972 110 10 10 110 110 0 90 .10 73 11110 10 111110 0 10 0 .11541110 0 10 1111110 10 0 .14 55 111110 0 110 10 0 0 80 .15 26110 0 110 1110 0 0 180 .166  注 :1表示对应的参数被选取 ,0表示对应的参数不取。  由表 2可以看出 :优选的 6组输入参数都少于1 4个 ,但输出误差却比 1 4个输入参数的输出误差小。有些强相关参数如发电机功率、真空和调节级压力在优选的 6组参数组合中都被选中 ,说明它们与调节级后汽温的关联性比其他的参数要强。为验证本文方法的有效性 ,在上述 1 4个输入参数之外追加 3个经验认为相关性较弱的参数 :转速、1号低压加热器出水温度 (凝汽器后 )和主汽流量 ,利用上述方法对这 1 7个参数进行优选 ,结果发现 :追加的 3个参数全部被舍弃 ,优选结果与表 2完全相同 ,而且转速参数总是最先被舍去。分析指出 :由于学习和仿真的样本均处于升负荷过程 ,转速一直维持在 30 0 0转左右 ,与调节级汽温的变化基本不相关 ,此外 ,给水流经 1号加热器 ,通过复杂的锅炉汽水系统后才进入汽机 ,其温度的变化特征相对于调节级后汽温而言已非强相关 ;而主汽流量参数所代表的信息已经反映在 2个阀门开度信号上 ,也可列入弱相关参数之列。DDAG结构运算相当于一个表操作。在初始状态下 ,分类对象所有可能的类别按照一定顺序排列在表单中。分类时 ,每次对表单中的首尾 2个类别进行比较 ,并排除掉分类对象最不可能属于的类别 ,从而使表单中的类别数减少 1 ,依次类推 ,那么当经过 N - 1次排除之后 ,表单中唯一剩下的一类就是该分类对象所属的类别。在 DDAG算法训练中 ,只需对各个子分类器进行训练 ,通过最大化 DDAG结构中的二值子分类器的分类间隔 ,即可以使得分类的一般错误率降低。DAGSVM采用排除法进行分类 ,每经过一次子分类器的运算 ,都排除掉最不可能的类别 ,使得误分的可能性降低。DDAG结构与树状结构不同 ,它具有冗余性 ,同一类别的分类个体 ,分类路径可能不同。这种方法与一般的决策树方法相比 ,更易于计算 ,且学习效果也更好。3  DAQSVM在汽轮发电机组振动故障诊断中的应用3.1  DAGSVM构成图 2  5类 DA GSVM拓扑结构  汽轮发电机组典型的故障类型 [8] 分别是不平衡、碰磨、不对中、松动和油膜 (震荡 )故障共 5类。设计 5× ( 5 - 1 ) /2 =1 0个两类分类器 ,分别用于将其中任两类故障两两分开 ,按图 2方式构成DAGSVM拓扑结构。故障数据从模拟转子实验台获得 ,从中选取 5组已知类别的故障样本共 80个进行训练。信号以频谱分析为基准 ,采集数据经过归一化作为输入征兆 ,对样本进行 DAGSVM计算 ,取支持向量机核函数为径向基函数K( Xj,Xj) =exp - | Xi - Xj| 2σ2d其中 Xi,Xj为训练输入 ,σ为核函数宽度。3.2 σ值的选取  样本的输出响应区间取决于σ的选择 ,σ越小 ,响应区间越窄 ,得到的分类面经验风险会越小 ,但是结构风险越大 ;σ越大 ,响应区间越宽 ,得到的分类面结构风险越小 ,表现为函数曲线越光顺 ,但是经验风险会越大。所以选择合适的宽度参数需要在这两者之间进行权衡。σ的值可以在训练过程中根据样本确定 ,这里提出了基于错分样本数的变增量迭代算法。具体步骤为 :( 1 )取较小的初值 σ1进行训练得到初始分类面 ;( 2 )将样本重新送入训练网络 ,遍历全部样本 ,将输出结果与样本实际类别比较 ,构造分类结果矩阵 [rij],其中 rij( i,j=1 ,2 ,… ,c)表示将第 i类故障分到第 j类的个数 ,rij( i=1 j)为正确分类数 ,若存在 rij>0 ,( i≠j)则说明存在错分情况 ,rij( i,j=1 ,2 ,… ,c)即为错分样本数 ;( 3)取 σk+ 1=σk+ ( e/n) * σk,其中 e为错分样本总数 ,e=∑i,j=ci,j=1,i≠ jrij,n为样本总数 ,转至步骤 2 ,进行变增量迭代运算 ,再次对样本训练 ,直到分类精度达到系统要求为止。3.3 仿真结果训练结束后 ,再利用模拟转子实验台得到新的测试故障样本对 DAGSVM算法进行考试 ,测试样本数据示于表 3。表 3 测试故障样本数据序号 征兆A B C D E F G H I 故障类型10 .0 40 40 .0 0 2 3 0 .0 0 2 3 0 .0 10 80 .7764 0 .10 0 40 .0 2 790 .0 2 790 .0 113不平衡2 0 .0 3 70 0 .0 0 15 0 .0 0 0 90 .0 12 70 .7885 0 .0 8180 .0 3 490 .0 3 490 .0 0 77不平衡3 0 .0 5 12 0 .0 0 2 60 .0 0 2 2 0 .0 1840 .75 790 .0 93 80 .0 3 3 70 .0 3 3 70 .0 0 5 9不平衡40 .0 65 3 0 .0 7890 .0 7890 .43 65 0 .14 5 80 .0 3 740 .0 5 45 0 .0 185 0 .0 83 7碰 磨5 0 .0 1110 .0 0 2 70 .0 0 2 70 .0 163 0 .7493 0 .12 3 90 .0 43 2 0 .0 43 2 0 .0 0 72碰 磨60 .0 0 760 .0 0 3 70 .0 0 410 .0 0 72 0 .782 5 0 .0 6870 .0 5 60 0 .0 5 60 0 .0 13 8碰 磨70 .0 0 880 .0 0 2 70 .0 0 2 10 .0 3 0 3 0 .7112 0 .16980 .0 2 970 .0 2 970 .0 15 7碰 磨80 .0 0 3 3 0 .0 0 13 0 .0 0 12 0 .0 0 3 0 0 .85 92 0 .0 9910 .0 14 80 .0 14 80 .0 0 43不对中90 .0 0 45 0 .0 0 14 0 .0 0 14 0 .0 0 5 3 0 .5 12 40 .2 5 980 .10 0 70 .10 0 70 .0 13 8不对中10 0 .0 0 2 0 0 .0 0 160 .0 0 160 .0 0 14 0 .77670 .0 75 90 .0 60 90 .0 610 0 .0 188不对中110 .0 3 160 .0 14 5 0 .0 14 5 0 .0 75 40 .410 0 0 .12 2 60 .15 5 3 0 .15 5 10 .0 2 10松动12 0 .0 3 110 .0 2 5 70 .0 2 5 70 .14 190 .3 444 0 .1685 0 .12 2 5 0 .12 2 5 0 .0 176松动13 0 .0 3 960 .0 0 860 .0 0 860 .0 1990 .760 10 .0 5 13 0 .0 5 3 3 0 .0 5 3 3 0 .0 0 5 4松动14 0 .0 2 44 0 .0 0 85 0 .0 0 5 10 .0 1840 .80 0 0 0 .0 4660 .0 45 40 .0 45 40 .0 0 61松动15 0 .0 2 0 5 0 .3 2 42 0 .3 2 42 0 .162 40 .0 4740 .0 7990 .0 1860 .0 1860 .0 0 42油膜160 .0 5 75 0 .2 72 40 .2 72 40 .160 3 0 .2 12 90 .0 0 95 0 .0 0 740 .0 0 490 .0 0 2 8油膜170 .0 0 3 80 .3 9960 .3 9960 .0 5 690 .0 675 0 .0 2 790 .0 2 0 0 0 .0 2 0 0 0 .0 0 45油膜  频域征兆 :A:( 0 .0 1-0 .3 9) f1 ;B:( 0 .40 -0 .49) f1 ;C:0 .5 f1 ;D:( 0 .0 1-0 .3 9) f1 ;E:1f1 ;F:2 f1 ;G:( 3 -5 ) f1 ;H:oddf1 ;I:>5 f1 ;其中 f1 为转速工频。  最终的分类结果矩阵为3 0 0 0 00 4 0 0 00 0 3 0 00 0 0 4 00 0 0 0 3  仿真输出结果表明 :错分样本总数 e为 0 ,应用 DAGSVM算法可以正确且有效地诊断多类汽轮机故障。4 讨论与建议汽轮发电机组热力系统中的各个热力参数都不是孤立的 ,一般都会与其它参数互相关联。这种相关性反映了热力系统中各个设备、各个过程的客观规律。本文利用此规律 ,以调节级后汽温为例建立了虚拟传感器 ,并且阐述了基于遗传算法的输入参数优选 ,可以用于电站实时控制系统中对重要信号的在线校验。建模过程中没有针对建模对象提出特别的要求 ,因而具有广泛适用性 ,在机组性能分析等系统中也可以实现充分的利用。参数相关性强弱的判别没有既定的规则 ,参数的不同组合也会产生迥异的效果 ,并非输入参数选择的越多越好 ,也非所有的强相关参数组合在一起就是最佳选择。设计虚拟传感器时可以根据经验确定出候选的相关参数集 ,利用本文方法进行优选 ,得出最佳的参数组合基于遗传算法的虚拟传感器输入参数的优选@赵瑜$武汉大学动力与机械工程学院!武汉430072新华控制工程有限公司,上海200245 @周宇阳$新华控制工程有限公司!上海200245 @胡念苏$武汉大学动力与机械工程学院!武汉430072汽轮发电机组;;神经网络;;虚拟传感器;;输入参数优化;;遗传算法为了解决在汽轮发电机组实时监测系统中采集参数偏移和失效的问题,提出以神经网络为仿真手段建立虚拟传感器的技术并以汽轮机调节级后汽温为例,讨论了其品质因输入参数组合不同而异的特性,进而引入遗传算法进行优选,以确定最优的输入参数组合。图2表2参3[1]闻 新,等.MATL AB神经网络应用设计[M].科学出版社,2000. [2]周 明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].国防工业出版社,1999. [3]王小平,曹立明.遗传算法——理论、应用与软件实现[M].西安交通大学出版社,2002.
源自:   《》
近三年来,中大集团积极实施创“中大”国际驰名商标、国际著名品牌的战略,不仅在国内为包括高级汽车烤漆房在内的42大类的商品(服务)申请注册了“中大”商标或相近商标,而且还在日本、美国、德国、英国、法国、澳大利亚等56个国家和地区,为上述类别的商品(服务)申请注册了“中大”商标,为加速与国际市场接轨打下了坚实的基础。
源自: 中大集团又获一国际市场通行证  《汽车运用》1996年06期
这样,有两大类新产品:第一大类:两个或三个成效因子俄较低的新产品类别,其成功率很低,仅23.1%;第二大类:两个或三个成效因子值较高的新产品类别,其成功率很高,达95.1%。
源自: 建立在多元分析实证基础上的新产品成败多标准度量模型  《系统工程》1989年03期
分类指导:我们将全县各级各类幼)l园分为三个类别;由市教育局考核评估定为一类幼儿园的为第一个类别;经县教育局验收合格的26所二、三类幼儿园为第二个类别;面厂‘量大的村办幼儿班、一部分单位办的园及个体园为第三个类别
源自: 狠抓幼教研究 提高保教水平  《幼儿教育》1993年01期
为加强对大客户的服务,以用邮量为标准划分了大客户类别:10万元以上为一类大客户,实行派驻制服务;5~10万元为二类大客户,实行定时上门服务;1~5万元为三类大客户,实行随时上门服务。
源自: 管理创新 探索现代邮政发展新路  《中国邮政》2002年12期
试,*,if”.{}波速图}{,,点钻、吮三三〕测试报告波速图测点钻孔资料图1基于gis技术的场地杭震类别判定原理128基于gis的场地抗震类别判定一体化方法研究 gis支持下的抗震场地类别判定系统主要包括两大模块:场地剪切波速测试模块和场地类别判定、查询模块。
源自: 基于GIS的场地抗震类别判定一体化方法研究  《科技论坛数字区域建设与地理空间技术论坛》2004
表1供试品种的名称、类别及来源编号名称类别来源编号名称类别来源3338pi2950623330中国农大中国农大中国农大 河北 河北serlel3 2410td4石109川tgoldhubel5衡水71一3110 di411 97美引一6加拿大瑞士瑞士瑞士德国美国注:i为普通小麦h为斯卑尔脱小麦1.2研究方法 将配制的5 x6双列杂交30个组合及亲本按随机区组设计,三次重复,三行区,行长zm,每行30粒点播。
源自: 小麦杂种优势群研究Ⅵ.普通小麦与斯卑尔脱小麦种间...  《2003年内蒙古自治区自然科学学术年会》2003
但是,持续扩大的货币供应使得居民通货膨胀预期增强,表袭江电视台1999年10月开始实施新闻改版,将 《冷水江新闻》由以前的“联播”编排模式改为板 块式编排,按“时政要闻”、“社会万象”、“今日 焦点”三大板块组编新闻,构成组合式新闻节目 《冷水江新闻》。这种融合了不同类别、各种体裁和 形式新闻素材的综合性组合式新闻栏目,既克服以 前县级电视新闻的单调生硬,又为不同新闻兴奋点 的设置、不同表现手法的运用提供了可能和保证, 使县级电视新闻具有了不同于上级台各类新闻节目 的个性特色。 185业务探讨 组合式新闻节目的特点 组合式新闻节目,是一种容纳多种内容并采用 杂志式编排方式的电视新闻节目,它能把不同类别 和性质的新闻素材按各自特色组成新闻板块,再统 一集中安排到一档新闻节目中。相对于以往“联 播”式的县级新闻来说,它更注重对观众心理需求 的满足,强调新闻的可视性,突出电视新闻多样化 特色。 1、整体效果实现最优化。要让一档新闻节目 能调众口,满足不同需求,就要求电视新闻具有更 大的包容性和涵盖力。组合的最大优势就在于融 汇、贯通,能实现新闻节目在内容上由单一性向多 样性的转换,结构上由零散型向整体型转变,新闻 节目的层次感、立体感凸现无遗,整体效果得以充 分体现。相对于专业化的编排方式,组合给观众的 印象更集中、更鲜明、更深刻,能对观众产生强烈 的整体吸引力,它无疑是实现新闻节目整体效果最 优化的最好选择。 2、兴奋点设置合理化。新闻节目兴奋点设置 对收视率有着举足轻重的影响。一组新闻,兴奋点 缺乏或设置不合理,将直接影响收视兴趣,而组合 式新闻的板块安排明显保证了三个主要兴奋点的合 理设置。“时政要闻”以“新闻快餐”形式出现, 这一块的兴奋点在于市委市政府近期的中心工作、 百姓关注的重要政策措施的出台,重点工程的建设 进展等等;而“社会万象”节奏相对舒缓,主持轻 松,兴奋点在来源于贴近普通群众,来源于观众对 奇闻趣事的关注;“今日焦点”则侧重于深度报道, 揭示新闻背后的新闻,观众的兴奋点在对批评性揭 露性报道的欢迎。这样的编排和设置,浓缩了三类 新闻的精华,保持了不同的特点,兼顾了各方需 求,节奏张驰有度,使整组节目起落有致,符合受 众收视特点。 3、表现形式多样化。新闻的表现形式,特别 是县级新闻的表现形式,常常规范多于灵活,严谨 甚过生动,久而久之,就形成了教条式的呆板、生 硬,观众对县级新闻“枯燥、无味”的评价大多也 来源于此。而组合性新闻节目,在注重内容亲和力 的同时,也着力追求表现形式的多样化。从报道面 的拓展到各类新闻体裁的充分运用,再到板块间的 均衡布局,不仅内容异彩纷呈,体裁也突破了消息 186 为主的格局,大量引人纪实性、表现性强的特写、 深度报道。而且打破常规,在结构上形成版块式架 构,分别选用不同主持人,辅之以灵活的语言串 联,使不同风格、题材、形式的新闻素材都能多样 化展示出来。在表述方式和表现形式上,兼具了消 息类的新闻节目、评论类新闻节目、专题类新闻节 目的特点。 组合式新闻节目的优势 组合式新闻节目,从某种意义上说是日益激烈 的电视新闻竞争衍生出的一种新型的电视新闻编排 形式。因为突破了新闻题材、体裁、形式、内容等 诸多限制,取材广泛、形式灵活,在很大程度上能 改善县级电视新闻倍受冷落的情况,有效拓展县级 电视新闻被越挤越小的生存空间。 1、组合式新闻节目有利于新闻价值的体现, 提高新闻宣传质量。根据观众收视率安排的三个板 块,因为各自都有明确的内容要求和风格定位,这 无形中对编辑记者在采编新闻时都提出了严格的质 量要求,使他们逐渐摆脱应付式的、浅尝辄止的、 浮于表面的工作作风,促使他们深人采访、勤于挖 掘、细心推敲,不断发现有价值的新闻素材和从新 闻素材中提炼有价值的东西,形成务实、深人、踏 实的良好风气,这对增加新闻的有效容量,提高宣 传质量都将产生重要的作用。 2、组合式新闻节目兼容并蓄的特点也能使新 闻节目实现风格的多样化,展示电视新闻灵活生动 的一面。组合,不仅体现在不同内容的集合,也体 现了形式上的博采众长。文字处理上“联播”式时 政新闻注重规范、严谨,“晚间”式社会新闻强调 生动、俏皮,“焦点”类深度突出尖锐、泼辣。主 持风格上,时政新闻讲究端庄大方重在“播”,社 会新闻提倡轻松、活泼重在“说”,焦点新闻却常 以记者主持出现,重在“谈”。镜头的表现手法上 在社会和焦点类新闻纪实性和写意性不断增强。这 些特点鲜明、风格各异的新闻表现形式通过板块式 编排组合起来,并注重在编辑、语言、主持上确立 各自鲜明的风格定位,使整个节目庄谐皆具,错落 有致,能有效地张扬新闻个性,一改“联播”式新 闻节目的单调和生硬。 (原文约3500字)
源自:   《》
三、“多维组合”分类系统及其特点所谓多维组合分类 ,是指根据节目的内容、行业、形式、对象等 4种维度 (属性 ) ,将节目划分为 2 4大类 ,并加上一个审核管理分类 ,由此形成的一个分类系统 ;其中 ,每一个节目的类别都由 5位数的字母加数字串代表 ,即其类别的界定由最多 5个、最少 1个维度的类别所构成 ,换言之 ,每个节目都是一个类别的组合体。
源自: 电视节目“多维组合”分类法及其编码设计  《现代传播》2003年01期
北京, 富力城将是一个大而全的项目,公寓、写字楼、酒店类别齐全,小区内有18万平方米的绿地,两大主题景观设计和三个主题会所,在规划上表现出了相当大的优势。
源自: 北京CBD靠什么打动购房人  《中国消费者报》2002-11-01
 
 
中国经济社会发展统计数据库
中国统计年鉴(资料)及最新经济运行数据收录最齐全、功能最先进的统计数据挖掘分析平台...
http://tongji.cnki.net/


CNKI历史上的今天
搜索人物生平,事件始末,历史脉络...
http://history.cnki.net/


 
 
首页上页下页末页  / 29
相关数字:
 
三年协议中国类别产品数量中国 三大旅行社接待来华旅游人数中国 三大旅行社接待国际旅游人数中国 三大旅行社接待入境旅游人数中国 三大旅行社接待国际旅游人数合计
中国 三大旅行社接待国际旅游人数 合计中国 中国国际旅行社接待国际旅游人数 占三大旅行社接待人数比重中国 中国旅行社接待国际旅游人数 占三大旅行社接待人数比重中国 中国青年旅行社接待国际旅游人数 占三大旅行社接待人数比重更多数字知识 >>
 
CNKI主页 设CNKI数字搜索为主页 | 收藏CNKI数字搜索| 网络统计数据资源导航
  2010 CNKI-中国知网
京ICP证040431号 京ICP证040441号 互联网出版许可证