关键词： 机器学习   健康预测   汽轮发电机   数据处理   预测性维护   LSTM神经网络   状态监测系统   信号分析  

摘要： 为了快速获取汽轮发电机运行参数及其分析处理结果,完成运行状态的判断识别,本文以某核电厂使用的汽轮发电机状态参数为分析依据进行监测研究。先分别以机器学习算法中的线性回归和长短期记忆(LSTM)神经网络为数据处理方法,对2种方法得到的状态参数预测结果进行对比分析,确定以LSTM神经网络为状态监测核心算法,设计并搭建了汽轮发电机状态监测系统。之后采用传统的振动信号分析方法对汽轮发电机运行状态监测结果进行验证分析,保证监测结果准确可靠。实验结果表明:基于LSTM神经网络的状态监测方法能够有效处理运行参数,提取数据中隐含的设备状态信息,实现汽轮发电机状态实时监测,提高发电机组整体工作的稳定性与安全性,降低故障导致机组停机损毁的概率。

关键词： 燃气调压器   故障诊断   数据处理   核参数优化   数据分类   算法比较  

摘要： 针对燃气调压器故障数据的非线性、非平稳与高维度的特点,提出基于粒子群优化(PSO)的核主元分析法(KPCA)与学习向量量化神经网络(LVQ)的故障诊断方法。先采用KPCA对故障数据进行降维和降噪,由于核函数中未知参数难以确定,采用粒子群算法(PSO)进行优化得到最优的核参数;然后采用LVQ对数据进行识别分类;最后,将PSO⁃KPCA⁃LVQ算法故障诊断正确率及运行时间分别与PSO⁃KPCA⁃SVM算法以及LVQ算法进行比较。结果表明,基于PSO⁃KPCA⁃LVQ的故障诊断模型优于其他两种算法,验证了该文算法的有效性。

关键词： 电涡流检测   缺陷分类   数据处理   双层管柱   高含硫气田  

摘要： 针对高含硫气田井下双层管柱的外层套管缺陷检测问题,基于电磁探伤测试仪MTD-J检测的电涡流检测数据,提出一种高含硫气田弱磁油管双层管柱缺陷的电涡流检测方法(ECTM)。在ECTM中,首先对该电涡流检测数据进行预处理去除弱磁油管偏心导致的数据线性偏移问题,然后提出ESMDH方法对预处理后的数据进行分解,得到多个IMF分量,再采用希尔伯特变换方法提取IMF分量特征参数,最后采用基于高斯核函数的SVM模型对特征参数进行训练和识别,从而实现缺陷电涡流无损检测。实验结果表明:ECTM能较好去除弱磁油管偏心引起的数据线性偏移,寻找到的6种特征参数能较好表征6种缺陷,且提高了每一类缺陷识别率和平均缺陷识别率,比EMDS、ESMDS、ESMDHF和ESMDHR更优。

关键词： 流处理   数据视图   用户为中心   流数据服务组合   流程视图  

摘要： 物联网贯穿于人们生活中的众多领域,随着其快速的发展和业务需求的不断变化,在处理持续到达的流数据时,由专业人员构事先构建业务流程的传统方法已经无法满足用户需求,而由最终用户直接构建以控制流为中心的服务组合流程时,往往需要用户对其细节进行精确的定义,使不具备专业知识的用户难以理解和操作,从而无法完成构建。针对构建物联网服务组合流程所存在的问题,提出了一种面向数据的用户可直接对数据视图进行操作的流程构造方法,提供了可视化的数据视图操作及操作对应的转换规则,支持最终用户直接对数据视图进行操作从而构建流服务组合流程。通过实验案例和相关工作的分析比较,表明该方法可降低最终用户构造流程的复杂性并提高建模的效率。

关键词： GNSS数据处理   基线处理   无约束平差   LGO软件  

摘要： LGO软件是一款高精度、多功能测量数据处理软件。针对LGO软件在处理GNSS数据时的一些常见问题,通过2组高精度控制网数据解算,探讨LGO软件对观测质量不好的数据进行分析判断的方法,以得到质量优、精度高的无约束平差结果。同时还对LGO软件和TBC软件的处理结果从短基线处理和中、长基线处理两方面进行对比,结果表明,LGO软件的处理结果均优于或相当于TBC处理结果。

关键词： 大数据   Spark   人工神经网络   数据处理   空管  

摘要： 针对Spark系统参数量巨大且手动调整参数具有耗时、效率低下等问题,提出一种基于人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的方法来对Spark系统的配置参数进行自动调整,保障在处理空管大数据时的速度和性能。使用Dell PowerEdge T430服务器测试了空管大数据中5种常用的不同大小的数据集,以验证该方法。研究表明,与默认参数配置相比,该方法可将Spark系统的性能平均提高约35%。随着数据集大小的增加,性能呈现进一步提高的趋势。该方法可以有效地保障Spark系统的参数调整效率,达到高效处理空管大数据的目的。

关键词： 逐差法   数据处理   教学建议  

摘要： 逐差法是高中物理实验数据处理常用的方法,有关逐差法应用问题的研究屡见不鲜.文献分析发现中学常用的“逐差法”只取了“逐差”的数据处理方法,目的是为了“充分利用数据,减小实验误差”.物理教学和考试都应该关注如何应用该方法培养学生数据处理能力.

关键词： 测绘数据   无人机   技术  

摘要： 随着我国科学技术的快速发展,当前我国在各个领域中广泛的应用无人机,通过航测遥感内业数据处理关键技术,有效的提高了测绘工作效率以及提高精准度。本文以介绍航测遥感内业数据处理为切入点,以航测遥感内业数据处理关键技术及应用进行详细的分析探讨,针对具体情况提出合理建议,从而全面推动航测遥感内业数据处理关键技术。

关键词： 学生培养   大数据处理   精细培养  

摘要： 以高校各个功能区域为采样点,采集大学生动态数据,用大数据处理方法得出时刻数据、时段数据和乖离率的趋势图,分析趋势图数据指标,用相应的指数配合人才培养计划,以指导高校学生管理部门实现对学生的点数据、线数据和面数据的课内、课外时间段的管理,使高校能全面掌握学生信息,做到精准定位学情,从而使教育教学管理科学化。

关键词： CCD   摄谱   图像处理   数据处理  

摘要： 基于彩色CCD开展棱镜摄谱实验可以克服感光胶片等传统实验法中的一些缺陷,但现有数据处理方法一般采用手工拼接图像和线性插值,比较耗时,且误差较大.本文就此问题编写了摄谱图像处理程序,实现自动寻找谱线、自动拼接,然后根据参考谱线数据通过三次样条插值的方法计算出未知的谱线波长,可以提高效率、减小误差.