检索结果-内蒙古大学图书馆

本发明公开了一种小电流接地系统利用误差分量选相的方法，利用安装于配电线路故障点前后两端的录波装置同步测量故障点前后两端的相电流录波波形，并通过计算故障点前后两端的同相别相电流录波波形之间的相电流误差分量差值的绝对值之和来判断故障相别，其中相电流误差分量差值的绝对值之和最大的相别即为故障相。本发明对于对地电容电流很小的配网和接地过渡电阻大的配网的单相接地故障，都可以准确判定故障相别，并为故障转移设备提供故障相信息，同时也可用于指导故障巡线，提高故障处理效率，缩短故障停电时间。

关键词：故障相相电流误差分量故障点配网小电流接地系统单相接地故障对地电容电流故障处理效率接地过渡电阻配电线路故障故障转移录波装置设备提供同步测量可用巡线判定停电

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机床定位误差数学模型的建立

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机床与液压 1986年第6期 23-32页

作者：刘纪苟端木时夏

本文以感应同步器数显、数控机床为例,探讨了机床定位误差的规律,提出了建立其数学模型的方法。

关键词：正交多项式拟合检测元件数据点电子元件试验模型数学模型短周期误差误差分量定位误差误差校正误差修正细分误差机床

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基于改进MSET的一次风机故障预警及诊断方法

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机电工程 2023年第4期40卷 535-541页

作者：余兴刚宾谊沅陈文魏鑫刘明邱斌斌国网湖南省电力有限公司电力科学研究院高效清洁发电技术湖南省重点实验室湖南长沙410007 湖南省湘电试验研究院有限公司湖南长沙410004 西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室陕西西安710049

针对电站风机故障预警和故障点追溯等问题,基于改进多元状态估计技术(MSET)模型和误差分量,提出了一次风机故障预警和诊断方法。首先,介绍了多元状态估计技术的概念;选取了建模变量,并进行了数据预处理,通过构建改进动态记忆矩阵D,进行... 详细信息

针对电站风机故障预警和故障点追溯等问题,基于改进多元状态估计技术(MSET)模型和误差分量,提出了一次风机故障预警和诊断方法。首先,介绍了多元状态估计技术的概念;选取了建模变量,并进行了数据预处理,通过构建改进动态记忆矩阵D,进行了MSET模型有效性的验证;然后,使用相似度函数作为故障预警依据,并利用滑动窗口法降低了噪音干扰,采用两种动态记忆矩阵构建方法,分别建立了模型,并进行了模型的有效性验证;最后,采用人为增加扰动的方式,模拟了温度、振动故障数据,进行了故障预警模拟,并通过计算各参数的误差分量进行了故障点追溯。研究结果表明:改进的动态记忆矩阵建模方法具有更高的准确度和更强的抗干扰能力;改进MSET和误差分量模型可成功实现故障的提前预警和故障点追溯功能。该模型能够为电站设备故障预警和检修提供借鉴。

关键词：离心式鼓风机多元状态估计技术误差分量故障点追溯动态记忆矩阵建模方法人为增加扰动相似度函数

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激光测距的目标单点探测定位系统及定位误差分析

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火力与指挥控制 2008年第4期33卷 83-86页

作者：张菊艳吴桂林南阳理工学院河南南阳473000 河南中光学集团河南南阳473082

阐述由双坐标伺服系统和固体激光测距机等单元模块构成的目标单点探测定位系统的功能实现原理、影响系统定位精度的各误差分量的构成以及减小或消除系统定位误差的方法。通过对各误差分量的分析、运算与合成,建立了系统对目标单点测距... 详细信息

阐述由双坐标伺服系统和固体激光测距机等单元模块构成的目标单点探测定位系统的功能实现原理、影响系统定位精度的各误差分量的构成以及减小或消除系统定位误差的方法。通过对各误差分量的分析、运算与合成,建立了系统对目标单点测距定位的数学模型--三维坐标和定位极限误差的数学表达式。如果进一步考虑时间等变量,还可以由此推导并计算出目标的运动速度、运动轨迹等参量的数据或数据集合,从而定量地描述和表达目标的变化状态和运动规律。论证结果表明该系统具有广泛的应用前景。

关键词：目标单点定位系统误差分量定位误差数学模型应用前景

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分布式异构数据集的PCA技术研究

分布式异构数据集的PCA技术研究

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作者：张进南京邮电大学

学位级别：硕士

随着现代信息网络技术的迅速发展,产生的数据越来越丰富多样化,处理这些信息有助于描述事物,发现客观规律,有效提高技术的发展和资源的利用率。但是在实际生产生活中,高维数据的冗余和噪声问题成为了人们最关注的问题之一。传统的主成... 详细信息

随着现代信息网络技术的迅速发展,产生的数据越来越丰富多样化,处理这些信息有助于描述事物,发现客观规律,有效提高技术的发展和资源的利用率。但是在实际生产生活中,高维数据的冗余和噪声问题成为了人们最关注的问题之一。传统的主成分分析虽然可以有效的降低数据维度和压缩数据,但是无法直接处理异构数据。本文主要针对存储型异构高维小样本数据,存储且语义异构的多样本数据进行分析研究,提出相应的主成分分析方法。主成分分析(PCA)算法,可将复杂因素简单化为几个主成分,从而得到更加科学有效的数据信息。但是PCA算法直接处理高维小样本数据,算法代价过大,并且异构数据库集成会产生误差分量,所以本文提出一种高维小样本数据的PCA算法。算法通过使用改进后的主成分分析算法进行特征值处理,降低时间复杂度,同时也使用SVD分解算法,对分布式数据库集成产生的误差分量进行了最大优化。然后针对多样本异构数据,提出一种多样本异构数据的稀疏PCA算法。本文通过异构特征消除和同构转换实现了数据的一致化,再结合单机制广义幂稀疏PCA方法和无监督的相似性特征选择,实现两阶段的稀疏PCA算法。最后,本文为简化整个操作流程,设计出基于两种异构数据形式的主成分分析系统模型。系统分别对数据采集、Web服务数据集成、分布式数据库管理、前后端控制以及主成分分析模块,都进行了详细的构建。通过构建的系统模拟实验可以证明本文两种数据形式的主成分分析算法可以有效的提取主成分载荷。其中,高维小样本主成分分析算法在时间效率和分析精确度相对于经典PCA等算法都有了明显的优化,多源异构数据稀疏主成分分析算法也可以有效的提取主成分载荷,得到更具有解释性意义的特征。

关键词：主成分分析稀疏PCA 特征选择误差分量同构转换数据集成

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ADIF迭代法及其有关问题

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计算数学 1985年第1期 29-39页

作者：朱本仁山东大学

§1.引言本文将考虑二维自共轭二阶椭圆型方程边值问题:其中Ω为有界开域;在闭域Ω上系数P,Q和f Lipschitz连续并有P,Q>0,(x,y)∈Ω。用有限差分法或有限元方法求其数值解,通常导致如下稀疏正定矩阵的线性代数方程组的求解问题:

关键词： ADIF 局部优化函数迭代法逐次逼近法数值分析不完全因子分解常系数误差分量迭代次数常数数学近似解迭代技术起始条件本仁

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