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基于散索鞍转动位移的悬索桥主缆力长期监测
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作者 董皓 单德山 +1 位作者 于伟栋 罗凌峰 《工程科学与技术》 北大核心 2026年第1期233-244,共12页
为解决已有测试设备和方法无法准确、有效测量主缆力的问题,对悬索桥主缆张力长期可靠监测方法展开研究。将悬索桥各结构部件简化为弹簧,组成一个串并联系统等效模型,将缆索刚度视为弹性拉伸刚度和线形变化刚度的串联组合,分别获得抛物... 为解决已有测试设备和方法无法准确、有效测量主缆力的问题,对悬索桥主缆张力长期可靠监测方法展开研究。将悬索桥各结构部件简化为弹簧,组成一个串并联系统等效模型,将缆索刚度视为弹性拉伸刚度和线形变化刚度的串联组合,分别获得抛物线索和悬链线索的纵向刚度,利用能量法并考虑2阶效应的影响,推导桥塔对主缆的约束刚度。在此基础上,根据散索鞍处的平衡原理,结合悬索桥刚度等效简化模型,提出一种利用散索鞍位移确定主缆张力的方法。以某主跨660 m的悬索桥为例,通过有限元建模验证所提方法的准确性和有效性,并进一步用模型对该桥181 d的监测数据进行处理分析。研究表明:散索鞍位移和温度具有明显的线性相关性,温度归一化后的散索鞍位移数据服从正态分布;监测周期内主缆力波动2847 kN,仅为主缆力均值的2.5%;主缆结构健康状况良好,具有足够的承载力,建立的ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型能够准确预测主缆力的大小和变化趋势,可为结构的异常和性能退化提供可靠的判断依据。 展开更多
关键词 桥梁工程 大跨悬索桥 主缆张力监测 数据处理分析 时间序列模型
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融合ML与主特征提取的财税异常数据识别算法
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作者 朱红云 吴劲松 《信息技术》 2026年第2期84-88,94,共6页
针对已有算法在进行海量财税数据校核与异常检测过程中存在识别能力低、运算速度慢等问题,文中提出了一种融合机器学习(Machine Learning,ML)与主特征提取技术的异常数据识别算法。利用机器学习从大量数据中进行模式识别,设计学习与训... 针对已有算法在进行海量财税数据校核与异常检测过程中存在识别能力低、运算速度慢等问题,文中提出了一种融合机器学习(Machine Learning,ML)与主特征提取技术的异常数据识别算法。利用机器学习从大量数据中进行模式识别,设计学习与训练因子进行自动学习并实现数据识别检测,提高了对异常数据的识别能力。采用主特征提取技术,建立数据的时空结构,对数据的关键特征进行提取,降低了数据维度与复杂性,进一步提高了数据检测的效率和准确性。基于Python语言对数据进行汇总,通过对比实验验证了所提算法的性能,其计算效率约为97%、识别准确率可达95%以上。 展开更多
关键词 机器学习 异常数据识别 主特征提取 模式识别
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基于运营数据优化的地铁主变压器容量计算方法
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作者 张海波 杨立新 《城市轨道交通研究》 北大核心 2026年第3期143-150,共8页
[目的]大量设计回访与实际运行数据显示,地铁主变压器容量需求与设计容量之间存在着较大偏差,普遍呈现低负荷率运行现象。主变压器容量计算涉及复杂的负荷组成及统计方法,影响因素繁杂且计算难度高,但该值的确定直接关联主变电所的建设... [目的]大量设计回访与实际运行数据显示,地铁主变压器容量需求与设计容量之间存在着较大偏差,普遍呈现低负荷率运行现象。主变压器容量计算涉及复杂的负荷组成及统计方法,影响因素繁杂且计算难度高,但该值的确定直接关联主变电所的建设投资规模,因此有必要开展针对性研究,以优化计算精度。[方法]简要阐述了地铁供电系统架构,以及主变压器在供电系统中的主要功能。对影响地铁主变压器容量的因素进行了分析,明确了既有供电系统设计存在的问题。以我国南方某城市地铁线网为研究案例,选取该线网2016-2023年的运营数据,提出了一种基于实际工程与运营数据的能耗指标法,以优化地铁主变压器容量计算,并对该算法的适用性进行了校验。[结果及结论]基于能耗指标法的主变压器负荷率预测值与实际值较为贴合,主要表现在存在一定的正偏差。从可靠、冗余的角度出发,基于能耗指标法的主变压器容量预测结果可以满足工程设计精度要求。 展开更多
关键词 地铁 供电 主变压器 运行数据优化 容量计算方法
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机理与数据融合的风机主轴受力预测与更新
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作者 李国英 付德义 +2 位作者 孙述鹏 宋姿颖 冯维明 《力学与实践》 2026年第1期76-84,共9页
为实时监测风机主轴受力状态,构建了机理与数据融合的自适应更新预测模型。首先,采用“物理基准+偏差补偿”策略,通过有限元机理模型提供预测基准,结合基于实测数据的数据驱动模型补偿偏差,以克服单一模型的局限。其次,引入具备可变遗... 为实时监测风机主轴受力状态,构建了机理与数据融合的自适应更新预测模型。首先,采用“物理基准+偏差补偿”策略,通过有限元机理模型提供预测基准,结合基于实测数据的数据驱动模型补偿偏差,以克服单一模型的局限。其次,引入具备可变遗忘因子的增量学习机制,在线学习新数据以更新网络参数,缓解长期服役中性能退化问题。验证表明,主轴内力预测误差小于3%,且更新机制确保了长期预测精度。 展开更多
关键词 风机主轴 受力 机理与数据融合 可变遗忘因子 增量学习
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ADO对象的Data Shape技术及其应用 被引量:1
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作者 彭江平 胡黩武 谢勇 《电脑开发与应用》 2000年第9期20-22,共3页
讨论了ADO对象引入的Data Shape与层次结构记录集技术, 并通过一些具体的实例说明了该技术在各种的环境下的具体使用方法。这类技术为复杂的主 细表操作与分类统计计算问题提供了一个比较简单而又直观的处理方法。
关键词 ADO 主细表 记录集 管理信息系统
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基于多源数据融合的电网调控行为异常监测与诊断
6
作者 吴岳洲 蓝天 +2 位作者 陈志伟 缪新新 王振宇 《半导体光电》 北大核心 2026年第1期140-148,共9页
在主电网断路器操动机构异常监测中,多维混合特征提取困难,导致分类识别准确率较低。特别是当电网处于恶劣场景中,信号干扰和数据不完整的问题更加突出,进一步增加监测和故障诊断的难度。对此,文章提出一种基于变分模态分解算法与综合... 在主电网断路器操动机构异常监测中,多维混合特征提取困难,导致分类识别准确率较低。特别是当电网处于恶劣场景中,信号干扰和数据不完整的问题更加突出,进一步增加监测和故障诊断的难度。对此,文章提出一种基于变分模态分解算法与综合式梅尔倒谱系数的多源信号特征提取方法。在该方法的基础上,利用核主成分聚类分析与优化后的支持向量机,最终提出一种新型的主电网断路器操动机构异常监测与诊断技术。实验结果表明,在正常工况下,该研究方法信号的特征提取标准差与均方根值分别为0.10与1.12,验证了其在多源信号特征提取与噪声抑制中的有效性。此外,该方法的最高分类识别准确率达到了97.7%,显示出其在提高异常监测精度和诊断效率方面具有显著优势。所提出的方法不仅能为主电网断路器操动机构的异常监测与诊断提供新的技术路径,还能为实际应用中的多源信号分析提供有效的解决方案,解决军事电网中信号干扰和数据不完整的问题,提升监测与诊断的智能化水平。 展开更多
关键词 多源数据 变分模态分解 主电网 断路器 异常监测 诊断
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粮食主产区农民收入增长要素的Panel Data模型分析 被引量:4
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作者 张冬平 邓蒙芝 +1 位作者 李为 赵淑英 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期536-540,544,共6页
运用Panel Data模型对中国粮食主产区农民收入增长要素进行了计量分析,结果表明,农业生产条件、农业生产资料的使用、农产品价格水平、农业生产结构、资本投入等因素对粮食主产区农民人均农业纯收入增长具有显著影响.
关键词 粮食主产区 PANEL data 农民收入 增长要素
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数字孪生数据融合下主变区智能巡检系统
8
作者 朱青 陈剑 《电子设计工程》 2026年第2期92-95,100,共5页
主变区中存在高压、大电流等危险因素,巡检系统可以在不直接暴露于危险环境中的情况下,根据干路功率及各支路总功率之间的数值关系,完成危险因素排查。为此,设计数字孪生数据融合下的主变区智能巡检系统。基于数字孪生虚实交互条件,追... 主变区中存在高压、大电流等危险因素,巡检系统可以在不直接暴露于危险环境中的情况下,根据干路功率及各支路总功率之间的数值关系,完成危险因素排查。为此,设计数字孪生数据融合下的主变区智能巡检系统。基于数字孪生虚实交互条件,追踪主变区电力信号,以完成电力数据的标注及格式转换,实现数字孪生数据融合下的巡检需求分析。根据分析结果,设置视频采集模块、电力信号匹配与追踪模块、巡检虚拟信息增强显示模块,并完善它们之间的实时连接与驱动关系,实现主变区智能巡检系统的功能模块设计,完成巡检任务。实验结果表明,应用所设计的系统可在不同条件下准确检测出干路功率与支路总功率之间的数值关系,不会发生误检情况,有助于实现电网主变区的高效、精准巡检。 展开更多
关键词 数字孪生数据融合 电网主变区 智能巡检 虚实交互 电力信号
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基于大数据的环网柜温湿度异常诊断方法
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作者 李雪源 郝婉梦 赵媛媛 《办公自动化》 2026年第4期7-9,共3页
文章提出一种基于大数据的温湿度异常诊断方法。该方法通过构建湿度指数、温度均值与单位时间告警频率等多维特征矩阵,结合一维卷积神经网络(1D-CNN)与门控循环单元(GRU)的时序融合模型,实现对异常波形的精准识别与趋势预警。实验在300... 文章提出一种基于大数据的温湿度异常诊断方法。该方法通过构建湿度指数、温度均值与单位时间告警频率等多维特征矩阵,结合一维卷积神经网络(1D-CNN)与门控循环单元(GRU)的时序融合模型,实现对异常波形的精准识别与趋势预警。实验在300组实测样本上进行验证,结果表明文章方法的综合识别准确率达97.3%,精确率95.6%,召回率96.1%,误报率仅1.9%,优于ARIMA-RBF与传统阈值法。该研究有效提升了环网柜环境监测系统的智能化水平,为配电设备的早期故障诊断提供了新思路。 展开更多
关键词 环网柜 温湿度异常 大数据 智能诊断 1D-CNN
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A Partition Checkpoint Strategy Based on Data Segment Priority
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作者 LIANG Ping LIU Yunsheng 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2012年第2期109-113,共5页
A partition checkpoint strategy based on data segment priority is presented to meet the timing constraints of the data and the transaction in embedded real-time main memory database systems(ERTMMDBS) as well as to r... A partition checkpoint strategy based on data segment priority is presented to meet the timing constraints of the data and the transaction in embedded real-time main memory database systems(ERTMMDBS) as well as to reduce the number of the transactions missing their deadlines and the recovery time.The partition checkpoint strategy takes into account the characteristics of the data and the transactions associated with it;moreover,it partitions the database according to the data segment priority and sets the corresponding checkpoint frequency to each partition for independent checkpoint operation.The simulation results show that the partition checkpoint strategy decreases the ratio of trans-actions missing their deadlines. 展开更多
关键词 embedded real-time main memory database systems database recovery partition checkpoint data segment priority
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Loss-of-Main Monitoring and Detection for Distributed Generations Using Dynamic Principal Component Analysis
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作者 Yuanjun Guo Kang Li D. M. Laverty 《Journal of Power and Energy Engineering》 2014年第4期423-431,共9页
In this paper, our previous work on Principal Component Analysis (PCA) based fault detection method is extended to the dynamic monitoring and detection of loss-of-main in power systems using wide-area synchrophasor me... In this paper, our previous work on Principal Component Analysis (PCA) based fault detection method is extended to the dynamic monitoring and detection of loss-of-main in power systems using wide-area synchrophasor measurements. In the previous work, a static PCA model was built and verified to be capable of detecting and extracting system faulty events;however the false alarm rate is high. To address this problem, this paper uses a well-known ‘time lag shift’ method to include dynamic behavior of the PCA model based on the synchronized measurements from Phasor Measurement Units (PMU), which is named as the Dynamic Principal Component Analysis (DPCA). Compared with the static PCA approach as well as the traditional passive mechanisms of loss-of-main detection, the proposed DPCA procedure describes how the synchrophasors are linearly auto- and cross-correlated, based on conducting the singular value decomposition on the augmented time lagged synchrophasor matrix. Similar to the static PCA method, two statistics, namely T2 and Q with confidence limits are calculated to form intuitive charts for engineers or operators to monitor the loss-of-main situation in real time. The effectiveness of the proposed methodology is evaluated on the loss-of-main monitoring of a real system, where the historic data are recorded from PMUs installed in several locations in the UK/Ireland power system. 展开更多
关键词 Loss-of-main DETECTION PHASOR Measurement Units BIG data Dynamic Principal Component Analysis
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Preliminary study of Chinese Antarctic data management in accordance with the international framework
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作者 程少华 朱建钢 +2 位作者 凌晓良 方斌贤 蒋从涛 《Chinese Journal of Polar Science》 1997年第2期72-79,共8页
Antarctic data management is the research focus, which the international Antarctic organizations, e.g. Antarctic Treaty Consultative Meeting(ATCM) , Scientific Committee on Antarctic Research(SCAR), and Council of Man... Antarctic data management is the research focus, which the international Antarctic organizations, e.g. Antarctic Treaty Consultative Meeting(ATCM) , Scientific Committee on Antarctic Research(SCAR), and Council of Managers of National Antarctic Programmes(COMNAP) have been paying close attention to and promoting actively. Through the co effort of international Antarctic organizations and member countries concerned in recent years, Antarctic Data Directory Syatem(ADDS) is established as the most important basic programme for development of the international Antarctic data management system. At present, Joint Committee on Antarctic Data Management(JCADM) is responsible for organizing and coordinating the international Antarctic data management, and implementing the project ADDS.In this paper the background on Antarctic data management in time sequence and the structure of international framework are introduced, meanwhile, it is necessary to develop ADDS first of all. The ADDS mainly consists of the two principal parts: National Antarctic Data Center(NADCs) of all the party members and Antarctic Main Directory(AMD), the best available technology for creating ADDS is to make full use of International Directory Network(IDN) and adopt its Directory Interchange Formats(DIF). In the light of the above requirements, combined with Chinese specific situation, the contents, technical and administrative methods on Chinese Antarctic data management are discussed to promote our related work. 展开更多
关键词 international framework Antarctic data management Antarctic data Directory Syatem Antarctic main Directory.
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遥测事后数据自动化处理方法研究
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作者 张东 谷阳阳 《自动化应用》 2025年第22期110-113,共4页
为了简化数据处理流程并提升其执行效率,设计并开发了一套针对遥测数据的智能化处理方案。该方案创新性地整合了多源观测站质量评估模型、参数智能分路算法以及可视化图表与数字化报告生成系统,实现了海量遥测数据的自动优选与高效处理... 为了简化数据处理流程并提升其执行效率,设计并开发了一套针对遥测数据的智能化处理方案。该方案创新性地整合了多源观测站质量评估模型、参数智能分路算法以及可视化图表与数字化报告生成系统,实现了海量遥测数据的自动优选与高效处理。经过多轮实测任务验证,该技术体系可以降低95%以上的人工干预需求,使数据处理周期缩短约50%,显著提升了飞行试验中关键参数的实时解析能力,从而为故障定位与性能评估提供了高时效性的数据支撑。 展开更多
关键词 遥测 自动化处理 子帧 副帧
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宽转速范围航发主轴轴承振动数据集
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作者 张伟涛 张亚茹 +1 位作者 许诺 黄菊 《振动工程学报》 北大核心 2025年第9期2123-2129,共7页
轴承故障诊断是航空发动机预测与健康管理的重要研究内容,该领域的信号处理算法和深度学习模型都依赖于数据集,然而已公开的数据集通常覆盖的转速范围窄、转速间隔大、载荷单一,且缺少复合故障数据,难以支撑故障诊断方法向实用化发展。... 轴承故障诊断是航空发动机预测与健康管理的重要研究内容,该领域的信号处理算法和深度学习模型都依赖于数据集,然而已公开的数据集通常覆盖的转速范围窄、转速间隔大、载荷单一,且缺少复合故障数据,难以支撑故障诊断方法向实用化发展。本文公开了一个宽转速范围的航发主轴轴承振动数据集,该数据集除提供单一故障数据外,也提供了多种轴承复合故障数据,覆盖了不同载荷下宽转速范围的多通道轴承振动信号。数据集很好地支撑了经典故障诊断算法的研究,同时由于数据覆盖的转速范围宽、转速采样率高,因此更有利于训练基于深度学习的故障诊断模型。 展开更多
关键词 振动数据集 航发主轴轴承 宽转速
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Research on Key Technologies of Detecting 1553B Avionics Data Bus Network
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作者 Dan-qiang CHEN Guo-hua CAO +1 位作者 Jing-hua WANG Hui-lin FAN 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2013年第3期176-180,共5页
1553B avionics data bus network may fail due to vibration,temperature,humidity or human error.Therefore,the research on detection technology of 1553B avionics data bus network is an important subject.The key technolog... 1553B avionics data bus network may fail due to vibration,temperature,humidity or human error.Therefore,the research on detection technology of 1553B avionics data bus network is an important subject.The key technologies are studied by analyzing the possible faults of the network,including four-wire DC resistance measurement method for conductors-to-shield short test and stub continuity test,equivalent impedance measurement of coupling transformer for main bus continuity test,polarity reversal test base on duty ratio measurement,attenuation measurement base on coupler model,and data path integrity test base on bit error rate calculation.Finally,the implementation methods of key technologies are researched,a portable integrated automatic test system of 1553B data bus network is constructed based on PC 104 computer,and the hardware configuration and test process are especially designed. 展开更多
关键词 1553B 总线网络 检测技术 电子数据 航空 自动测试系统 测量方法 试验基地
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基于Zynq平台的EtherCAT主站的软硬件协同设计 被引量:1
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作者 李东鹏 杨之乐 +1 位作者 赵虹 肖溱鸽 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期40-44,49,共6页
针对工业自动化对控制能力和强实时性的需求,提出了一种基于FPGA的改进型EtherCAT硬件主站方案。该方案利用Zynq-7000平台,在PL端实现FPGA协议栈,以保证核心功能的高效执行。基于AXI4总线设计PS与PL间的数据交互机制,提升主站的灵活性... 针对工业自动化对控制能力和强实时性的需求,提出了一种基于FPGA的改进型EtherCAT硬件主站方案。该方案利用Zynq-7000平台,在PL端实现FPGA协议栈,以保证核心功能的高效执行。基于AXI4总线设计PS与PL间的数据交互机制,提升主站的灵活性和数据传输效率。实验证明,该设计实现了88 ns的最大通信抖动,保持了硬件主站的高实时性,并融合了ARM的灵活性。 展开更多
关键词 EtherCAT主站 AXI4 Zynq 数据交互
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基于遥感数据的长沙市主城区夜间光污染演变特征分析
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作者 王铁翔 常晓丽 +4 位作者 梁继 汪琳琦 柯露丹 曹宇 向灿可 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第4期38-44,共7页
以长沙市主城区为研究区,基于2000—2022年共23期“类NPP-VIIRS”夜光数据,提取历年夜间光污染面积,并对不同程度光污染面积进行M-K突变检验,获得近23年长沙市主城区夜间光污染的演变特征。结果表明:夜间光污染分布范围不断向外扩张,至2... 以长沙市主城区为研究区,基于2000—2022年共23期“类NPP-VIIRS”夜光数据,提取历年夜间光污染面积,并对不同程度光污染面积进行M-K突变检验,获得近23年长沙市主城区夜间光污染的演变特征。结果表明:夜间光污染分布范围不断向外扩张,至2020年基本达到饱和状态;2000—2022年夜间光污染的面积整体呈扩张趋势,由216.25 km2扩张至609.75 km2,扩张了约1.82倍,而扩张速度则整体呈下降趋势,由23.35%下降到-0.20%;2015—2019年无、轻度、中度光污染面积突变减少,而严重光污染面积则突变增加,2006—2010年重度光污染面积突变增加。 展开更多
关键词 夜间光污染 光污染面积 演变特征 遥感数据 长沙市主城区
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技术演化视角下关键核心技术衍生技术识别方法研究 被引量:4
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作者 田常伟 董坤 +1 位作者 陈可鑫 张晓惠 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第3期134-142,共9页
[目的/意义]关键核心技术衍生技术是技术链的重要组成部分,精准识别衍生技术将有助于掌握完整技术链、强化关键核心技术优势。[方法/过程]构建技术演化视角下关键核心技术衍生技术识别方法。首先,以专利文献为研究对象利用LDA模型识别... [目的/意义]关键核心技术衍生技术是技术链的重要组成部分,精准识别衍生技术将有助于掌握完整技术链、强化关键核心技术优势。[方法/过程]构建技术演化视角下关键核心技术衍生技术识别方法。首先,以专利文献为研究对象利用LDA模型识别技术主题;其次,抽取主题间的主题词共现关系、文献引用关系和发明人共现关系,使用深度学习自编码器将多元关系融合构建技术主题关联矩阵,并在此基础上利用主路径分析识别技术演化主路径;最后,基于关键核心技术和衍生技术两者在技术演化路径上的关系设计规则识别关键核心技术的衍生技术。[结果/结论]以云计算技术为例进行实证研究,识别出29项云计算关键核心技术衍生技术,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 关键核心技术 衍生技术 技术演化 多元关系融合 主路径识别
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基于数据驱动算法的船舶主机运行监测及健康评估 被引量:1
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作者 王琰 周毅 +2 位作者 李萌 蒙学昊 罗恒安 《天津科技》 2025年第4期28-32,35,共6页
对船舶主机的健康实时监测问题进行研究,突破传统的机舱综合报警监测系统(AMS)监测模式采用连续时间的多维数据,以马氏距离、孤立森林、密度聚类算法(DBSCAN)、单类支持向量机(OCSVM)4类异常检测算法对实船数据进行实验验证,基于每个算... 对船舶主机的健康实时监测问题进行研究,突破传统的机舱综合报警监测系统(AMS)监测模式采用连续时间的多维数据,以马氏距离、孤立森林、密度聚类算法(DBSCAN)、单类支持向量机(OCSVM)4类异常检测算法对实船数据进行实验验证,基于每个算法在各个场景下的实际表现,通过与出现异常的数据点进行对照,4类算法在异常检测的灵敏度、误判、遗漏指标方面均有较好的表现。 展开更多
关键词 船舶主机健康 数据异常监测 马氏距离 孤立森林 DBSCAN OCSVM
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火力发电厂主蒸汽温度参数与其主要影响因素的相关性分析 被引量:1
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作者 许斯 《天津科技》 2025年第3期1-4,共4页
针对电力生产过程中火电厂的蒸汽温度调节这一核心环节,分析现有调控技术存在的问题。通过采集真实的数据并进行相关性分析,确定对主蒸汽温度影响较大的运行参数,以期为操作人员在温度调整过程中提供参考依据。
关键词 主蒸汽温度 数据分析 相关性系数 运行调整
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