發(fā)布時間：2021-07-05 20:13

　　針對現(xiàn)有風(fēng)機槳葉運行狀態(tài)監(jiān)測方法所存在的準(zhǔn)確率低、可靠性和實時性差等問題,基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）、Matlab和Web等技術(shù)設(shè)計了一種風(fēng)機槳葉運行狀況多平臺監(jiān)測系統(tǒng),可實現(xiàn)對風(fēng)機槳葉的運行狀態(tài)、振動狀態(tài)和工作環(huán)境等多個參數(shù)的實時在線監(jiān)測。并給出了多參數(shù)WSN節(jié)點、Matlab GUI和Web遠程網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測平臺的設(shè)計方法,實驗驗證了所提出方法的實用性、可行性和有效性。 

【文章來源】：測控技術(shù). 2018,37(02)CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖１系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)??系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計思想，由ＺｉｇＢｅｅ網(wǎng)絡(luò)部分、??上機監(jiān)測系統(tǒng)和因特網(wǎng)設(shè)組成，通過網(wǎng)關(guān)節(jié)??

．３２?？??《測控技術(shù)》２０１８年第３７卷第２期??入的情況分為剛進入系統(tǒng)和關(guān)閉串口之后的操作，所??以利用全局變量更正各ａｘｅｓ上的ｐｌｏｔ函數(shù)的坐標(biāo)（關(guān)??閉串口回調(diào)函數(shù)將闡明原因）并重新刷新ｌｅｇｅｎｄ等??（ａｘｅｓ操作會覆蓋掉之前的界面），ｐａｎ?ｏｆｆ（取消拖曳功??能）并重新打開串口。??（６）

一種平穩(wěn)化短時交通流預(yù)測方法??？?３７?？??１?１１?２１?３１?４１?５１?６１?７１?８１?９１??序列編號??（ａ）原數(shù)據(jù)序列交通量預(yù)測??１?１１?２１?３１?４１?５１?６１?７１?８１?９１??序列編號??（ｂ）平穩(wěn)化后的交通量預(yù)測??圖４交通流量預(yù)測結(jié)果比較??表１兩種情況下的預(yù)測性能指標(biāo)??ＲＭＳＥ??ＭＡＥ??ＭＡＰＥ／％??未平穩(wěn)化處理??１５．２６??１４９．５６??２０．３０??經(jīng)過平穩(wěn)化處理??１２．０２??１１７．７７??１６．８０??４結(jié)束語??本文提出了一種平穩(wěn)化短時交通流預(yù)測方法，能??夠有效提高預(yù)測精度。首先以實際的短時交通流數(shù)據(jù)??為基礎(chǔ)，采用樣本自相關(guān)函數(shù)法對其非平穩(wěn)特性進行??了分析；在證明了平穩(wěn)時間序列預(yù)測噪聲具有對稱性??概率分布的基礎(chǔ)上，提出了平穩(wěn)化短時交通流預(yù)測方??法；最后采用支持向量機回歸模型針對經(jīng)過平穩(wěn)化和??沒有經(jīng)過平穩(wěn)化的短時交通流觀測序列進行了預(yù)測，??并對預(yù)測結(jié)果進行了比對分析，分析結(jié)果表明采用所提??方法對短時交通流觀測序列進行平穩(wěn)化處理后，可以??有效提高支持向量機短時交通流預(yù)測模型的預(yù)測精度。??參考文獻：??［１］

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3266750