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水电厂自动发电控制工程的设计思路及具体方法分析
被引量:
2
1
作者
陈建革
《南方农机》
2015年第6期57-57,60,共2页
随着科学技术的进步以及人们生活水平的提高,对于电能的需求也在不断增加,与此同时对于电能质量也具有一定的要求,对于水电厂自动化水平的需求也在提高,经过不断的研究和分析,自动发电控制工程已经逐渐成为水电厂发展过程中必不可少的...
随着科学技术的进步以及人们生活水平的提高,对于电能的需求也在不断增加,与此同时对于电能质量也具有一定的要求,对于水电厂自动化水平的需求也在提高,经过不断的研究和分析,自动发电控制工程已经逐渐成为水电厂发展过程中必不可少的部分。相比较于火电厂,水电厂具有灵活、起停迅速等优点,具有一定的调节作用,可以改变用电和发电之间的问题,因此,需要不断适应负荷的发电实际需求,所以,水电厂自动发电控制工程变得尤为重要。
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关键词
水电厂
自动发电控制工程
设计思路
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职称材料
水化系统开发及电厂综合智动实现的研究
2
作者
陈建革
《南方农机》
2015年第5期48-48,50,共2页
文章首先简要分析了水电厂综合自动化系统常见的问题,并在此基础上对水电厂综合自动化系统的开发与实现进行论述。期望通过本文的研究能够对水电厂机组运行稳定性的提升有所帮助。
关键词
水电厂
综合自动化系统
设计
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职称材料
基于WOA-AdaBoost的碳纤维复合材料疲劳损伤预测
3
作者
段启明
张杰
+2 位作者
单喆煜
王加红
李斌
《农业装备与车辆工程》
2024年第6期115-119,共5页
为了更准确预测碳纤维复合材料疲劳损伤扩展,提出一种基于WOA-AdaBoost的碳纤维复合材料疲劳损伤预测方法。提取传感信号中时域波形、时域统计、频域特征作损伤面积值构建数据集,引入AdaBoost集成学习预测其疲劳损伤,采用鲸鱼优化算法对...
为了更准确预测碳纤维复合材料疲劳损伤扩展,提出一种基于WOA-AdaBoost的碳纤维复合材料疲劳损伤预测方法。提取传感信号中时域波形、时域统计、频域特征作损伤面积值构建数据集,引入AdaBoost集成学习预测其疲劳损伤,采用鲸鱼优化算法对AdaBoost中弱学习器的学习率与数量进行寻优处理,构建WOA-AdaBoost的预测模型实现碳纤维复合材料疲劳损伤预测。实验结果表明,相较于AdaBoost、SVM等预测方法,建立的WOA-AdaBoost预测方法相关系数为0.949,RMSE、MAE参数值更小,对碳纤维复合材料的损伤具有更好的预测效果。
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关键词
结构健康监测
碳纤维复合材料
疲劳损伤预测
WOA-AdaBoost
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职称材料
题名
水电厂自动发电控制工程的设计思路及具体方法分析
被引量:
2
1
作者
陈建革
机构
华能
澜沧江
水电
股份有限公司
小湾
电厂
出处
《南方农机》
2015年第6期57-57,60,共2页
文摘
随着科学技术的进步以及人们生活水平的提高,对于电能的需求也在不断增加,与此同时对于电能质量也具有一定的要求,对于水电厂自动化水平的需求也在提高,经过不断的研究和分析,自动发电控制工程已经逐渐成为水电厂发展过程中必不可少的部分。相比较于火电厂,水电厂具有灵活、起停迅速等优点,具有一定的调节作用,可以改变用电和发电之间的问题,因此,需要不断适应负荷的发电实际需求,所以,水电厂自动发电控制工程变得尤为重要。
关键词
水电厂
自动发电控制工程
设计思路
分类号
TV736 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
水化系统开发及电厂综合智动实现的研究
2
作者
陈建革
机构
华能
澜沧江
水电
股份有限公司
小湾
电厂
出处
《南方农机》
2015年第5期48-48,50,共2页
文摘
文章首先简要分析了水电厂综合自动化系统常见的问题,并在此基础上对水电厂综合自动化系统的开发与实现进行论述。期望通过本文的研究能够对水电厂机组运行稳定性的提升有所帮助。
关键词
水电厂
综合自动化系统
设计
分类号
TV736 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于WOA-AdaBoost的碳纤维复合材料疲劳损伤预测
3
作者
段启明
张杰
单喆煜
王加红
李斌
机构
云南交通职业技术学院交通信息工程学院
云南交通职业技术学院交通运输工程学院
华能澜沧江股份有限公司小湾电厂
华能
龙开口水电
有限公司
出处
《农业装备与车辆工程》
2024年第6期115-119,共5页
基金
2023年云南省哲学社会科学规划教育学项目“产业融合背景下云南省高职院校创新技能人才培育模式研究”(AC23010)。
文摘
为了更准确预测碳纤维复合材料疲劳损伤扩展,提出一种基于WOA-AdaBoost的碳纤维复合材料疲劳损伤预测方法。提取传感信号中时域波形、时域统计、频域特征作损伤面积值构建数据集,引入AdaBoost集成学习预测其疲劳损伤,采用鲸鱼优化算法对AdaBoost中弱学习器的学习率与数量进行寻优处理,构建WOA-AdaBoost的预测模型实现碳纤维复合材料疲劳损伤预测。实验结果表明,相较于AdaBoost、SVM等预测方法,建立的WOA-AdaBoost预测方法相关系数为0.949,RMSE、MAE参数值更小,对碳纤维复合材料的损伤具有更好的预测效果。
关键词
结构健康监测
碳纤维复合材料
疲劳损伤预测
WOA-AdaBoost
Keywords
structural health monitoring
carbon fiber reinforced polymer
fatigue damage prediction
WOA-AdaBoost
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水电厂自动发电控制工程的设计思路及具体方法分析
陈建革
《南方农机》
2015
2
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职称材料
2
水化系统开发及电厂综合智动实现的研究
陈建革
《南方农机》
2015
0
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职称材料
3
基于WOA-AdaBoost的碳纤维复合材料疲劳损伤预测
段启明
张杰
单喆煜
王加红
李斌
《农业装备与车辆工程》
2024
0
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职称材料
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