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电主轴恒定多应力加速退化试验优化设计 被引量:1
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作者 王云艺 郭劲言 +3 位作者 王朝 孔令通 杨兆军 阿喜塔 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期187-193,共7页
为有效缩短电主轴加速退化试验周期,控制试验成本,并提高可靠性评估精度,提出了一种改进的多应力恒定加速退化试验优化设计方法。通过以试验费用为约束条件,采用A和D双优化准则建立优化模型,先运用粒子群算法构造试验方案备选集,后利用M... 为有效缩短电主轴加速退化试验周期,控制试验成本,并提高可靠性评估精度,提出了一种改进的多应力恒定加速退化试验优化设计方法。通过以试验费用为约束条件,采用A和D双优化准则建立优化模型,先运用粒子群算法构造试验方案备选集,后利用Monte Carlo仿真方法生成加速退化试验的仿真故障数据,最终经统计分析得到加速退化试验(accelerated degradation test,ADT)最优试验方案。通过得出某型号电主轴的优化设计结果与现有常见的优化方法类比分析试验,证明了本方法可有效降低试验时间,提升试验效率,降低试验成本,具备可靠性与有效性。 展开更多
关键词 电主轴 加速退化试验 优化设计 粒子群算法 Monte Carlo仿真
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基于Hanning卷积窗的DFT介质损耗角测量算法 被引量:13
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作者 孙鹏 杨永越 +1 位作者 刘黎明 由广祥 《电测与仪表》 北大核心 2014年第16期73-77,共5页
在高压电气设备介质损耗角在线监测中,DFT算法用于介质损耗角(介损角)测量时,系统频率的波动所造成的非同步采样将会产生泄露效应,从而会影响介损角测量精度。文章详细地分析了DFT算法非同步采样造成的泄露效应,提出了一种基于Hanning... 在高压电气设备介质损耗角在线监测中,DFT算法用于介质损耗角(介损角)测量时,系统频率的波动所造成的非同步采样将会产生泄露效应,从而会影响介损角测量精度。文章详细地分析了DFT算法非同步采样造成的泄露效应,提出了一种基于Hanning卷积窗的DFT介质损耗角测量算法。该算法采用Hanning卷积窗对电流和电压信号进行加权,利用频谱相位差校正法进行频谱校正以获得基波相位,根据电流与电压的基波相位差计算出介损角。通过仿真给出了该算法在电压频率波动和白噪声变化时计算所得介损角的变化情况,通过分析验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 介质损耗角 DFT 非同步采样 泄露效应 Hanning卷积窗
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平滑自适应视频播放技术的研究
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作者 朱大伟 陈瑞 +1 位作者 袁璟 赵兰博 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第9期106-109,142,共5页
无线信道时变特性引起的缓冲区占用度波动对视觉质量的影响,使得自适应视频播放算法不仅需要考虑缓冲区的占用度,还要考虑缓冲区占用度的波动。提出一种面向安全区域的平滑自适应播放算法SAO-AMP,采用缓冲区的占用度及其波动程度作为触... 无线信道时变特性引起的缓冲区占用度波动对视觉质量的影响,使得自适应视频播放算法不仅需要考虑缓冲区的占用度,还要考虑缓冲区占用度的波动。提出一种面向安全区域的平滑自适应播放算法SAO-AMP,采用缓冲区的占用度及其波动程度作为触发条件。首先,根据预估接收速率和缓冲区的预期波动情况设置播放速率的调整期,达到平滑视频播放速率的目的。其次,调整播放速率的同时监测缓冲区的占用度,使缓冲区占用度处于预设的安全区域内。实验结果表明,SAO-AMP算法不仅平滑了播放速率的变化,还能控制缓冲区占用度的波动范围。与基于缓冲区占用度的AMP算法相比,SAO-AMP算法的速率调节次数和丢包率均减小了30%,且算法在信道状态变化较大的情况下,依然能很好地工作。 展开更多
关键词 无线视频流 自适应媒体播放 线性调整服务质量
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利用电化学储能追踪风电预测曲线的风储联合调度经济性分析 被引量:6
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作者 徐伟航 杨茂 孙莉 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第11期87-96,共10页
针对风电场上报给调度中心的超短期功率误差较为严重,给风电大规模并网带来了巨大阻碍,严重影响风电竞争力的问题,提出利用储能系统追踪风电功率预测曲线的风储联合出力模型。首先通过长短期神经网络进行风电功率超短期预测;然后通过风... 针对风电场上报给调度中心的超短期功率误差较为严重,给风电大规模并网带来了巨大阻碍,严重影响风电竞争力的问题,提出利用储能系统追踪风电功率预测曲线的风储联合出力模型。首先通过长短期神经网络进行风电功率超短期预测;然后通过风储联合出力,同时考虑储能系统全寿命周期建设成本以及引入储能系统后风电场上报预测曲线误差惩罚成本的经济性影响;最终确定风储联合调度计划。在吉林省某风电场实测数据的基础上,对比不同追踪模式下的风储电场经济成本和风电利用率。仿真结果表明,运用所提风储联合发电模型发电度电成本为0.2316元/kWh,相对于无储能模式降低22.67%,同时风电利用率提高17.48%,均方根误差降低0.07,平均绝对误差降低0.08,说明所提策略可以在保证风储电站的经济性的同时有效减少风电并网功率误差,提高风电利用率。 展开更多
关键词 风储联合 风电功率预测 长短期神经网络 追踪出力 误差惩罚
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