呼叫識(shí)別的電梯高速模式控制策略

為了提高電梯群控系統(tǒng)綜合性能,降低高層電梯群控系統(tǒng)的控制難度,提出了高層電梯群控系統(tǒng)的一種基于樓層呼叫識(shí)別與屏蔽的控制策略,建立了以層為基礎(chǔ)的電梯運(yùn)行數(shù)學(xué)模型,動(dòng)態(tài)識(shí)別出電梯的各種呼叫狀態(tài),在特定情況下,對(duì)部分呼叫進(jìn)行屏蔽,用虛擬的呼叫作為呼叫識(shí)別的參數(shù),處理各類(lèi)特殊要求的電梯群控,如直接響應(yīng)模式、滿員響應(yīng)模式、短程快速響應(yīng)模式、高峰快線調(diào)度模式及其他特殊控制要求,通過(guò)對(duì)虛擬呼叫的簡(jiǎn)單運(yùn)算處理,很容易將這些特殊的控制模式融合到一個(gè)綜合的電梯控制系統(tǒng)中,大大提高電梯群控系統(tǒng)的性能。

針對(duì)電梯群控系統(tǒng)中的交通模式識(shí)別問(wèn)題,提出一種基于多值分類(lèi)支持向量機(jī)(svm)的電梯交通模式識(shí)別方法。采用直接多值分類(lèi)svm對(duì)采集的電梯交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到交通模式分類(lèi)器,從而解決電梯交通流模式識(shí)別中多輸入、多輸出的非線性系統(tǒng)辨識(shí)問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)且分類(lèi)誤差較小,能滿足群控系統(tǒng)的要求。

基于模式識(shí)別的橋梁故障檢測(cè)——文章主要任務(wù)是研究如何從撓度數(shù)據(jù)出發(fā),綜合運(yùn)用模式識(shí)別技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù),能有效檢測(cè)橋梁中某些類(lèi)型的損傷和隱患。將模式識(shí)別中的近鄰算法與k2均值算法相結(jié)合,應(yīng)用到橋梁檢測(cè)中,提出了一種新的橋梁異常檢測(cè)方法。首先,用k均...

本文分析了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)預(yù)警模式的特點(diǎn),為優(yōu)化深基坑工程傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)預(yù)警模式提出基于時(shí)間序列arma模型對(duì)地鐵深基坑變形進(jìn)行多重防線監(jiān)測(cè)預(yù)警。在大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用時(shí)間序列arma模型對(duì)基坑沉降變形進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)比分析預(yù)測(cè)值與實(shí)際值。根據(jù)武漢唐家墩地鐵站基坑水事故特征,研究arma模式數(shù)據(jù)的變化,預(yù)警深基坑工程施工風(fēng)險(xiǎn),并進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)分析,以達(dá)到全面預(yù)防涌水事故的目的。

提出了基于實(shí)例推理的建筑結(jié)構(gòu)智能選型模型,揭示了實(shí)例檢索的模式識(shí)別本質(zhì)。提出了基于神經(jīng)識(shí)別的實(shí)例推理方法,并將其應(yīng)用于建筑結(jié)構(gòu)智能選型的方案生成階段,通過(guò)對(duì)高層建筑結(jié)構(gòu)的實(shí)際選型設(shè)計(jì)證明了本方法的有效性。

針對(duì)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化評(píng)價(jià)中的不確定性和復(fù)雜性因素,提出了時(shí)序模糊模式識(shí)別評(píng)價(jià)方法,通過(guò)計(jì)算待評(píng)對(duì)象與\"優(yōu)\"、\"劣\"兩個(gè)模式間的隸屬度來(lái)建立時(shí)序規(guī)劃模型,對(duì)模型求解得到各評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)值,且利用熵權(quán)系數(shù)法來(lái)計(jì)算各層次指標(biāo)的權(quán)重。應(yīng)用此方法對(duì)全國(guó)31個(gè)省市高?？萍汲晒D(zhuǎn)化能力進(jìn)行評(píng)價(jià)并排序,將天津市與其他省市進(jìn)行分區(qū),為進(jìn)一步找出影響天津市科技成果轉(zhuǎn)化的主要指標(biāo)因素,有針對(duì)性地制定政策措施打下良好的基礎(chǔ)。

為了改善電梯群控系統(tǒng)的性能,使電梯群節(jié)能并高效運(yùn)行,針對(duì)不同的交通模式采用合理的調(diào)度算法對(duì)電梯群進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,提出一種基于粒子群(pso)的模糊核聚類(lèi)算法(kfcm)的電梯交通流模式識(shí)別方法.利用基于梯度下降的粒子群優(yōu)化算法代替kfcm算法的迭代過(guò)程,可使算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力和局部搜索能力,并降低了kfcm算法對(duì)初始值的敏感度.利用核方法將低維特征空間的樣本映射到高維特征空間,增加對(duì)樣本特征的優(yōu)化,并使樣本特征在高維特征空間線性可分,更加容易聚類(lèi).采用在某辦公樓采集的電梯交通流數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,仿真結(jié)果表明,與fcm聚類(lèi)算法相比,該算法具有良好的性能指標(biāo),對(duì)電梯交通流的聚類(lèi)效果更準(zhǔn)確。

天津大學(xué) 碩士學(xué)位論文 電力電纜局部放電檢測(cè)與模式識(shí)別的研究 姓名：張強(qiáng) 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專(zhuān)業(yè)：高電壓與絕緣技術(shù) 指導(dǎo)教師：杜伯學(xué) 20070601

針對(duì)電梯群控調(diào)度中的交通流模式識(shí)別問(wèn)題,提出了一種基于多值分類(lèi)支持向量機(jī)的電梯交通流模式識(shí)別方法.文中介紹了電梯交通流模式識(shí)別的設(shè)計(jì)流程,并建立了相應(yīng)的電梯交通流模式識(shí)別器.結(jié)果表明,基于支持向量機(jī)的交通流模式識(shí)別方法能夠較準(zhǔn)確地辨識(shí)出各種交通流模式.通過(guò)對(duì)比試驗(yàn),證明了該算法的識(shí)別準(zhǔn)確率優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,體現(xiàn)出較好的泛化能力,具有一定的實(shí)用價(jià)值.

為了提高電梯群控系統(tǒng)運(yùn)行效率,針對(duì)國(guó)內(nèi)外電梯群控交通模式識(shí)別研究存在的問(wèn)題,提出了用貝葉斯決策理論對(duì)其交通模式進(jìn)行識(shí)別。論述了電梯群控系統(tǒng)交通模式、交通模式鑒別的特征參數(shù)、交通模式識(shí)別分類(lèi)器的設(shè)計(jì)及優(yōu)化,并實(shí)現(xiàn)了電梯群控性能的提高。仿真研究結(jié)果表明,基于貝葉斯決策的電梯群控系統(tǒng)交通模式識(shí)別方法科學(xué)、合理,能提高群控電梯的運(yùn)行效率。

針對(duì)傳統(tǒng)方法存在的缺點(diǎn),提出一種基于粒子群k均值聚類(lèi)算法的電梯交通模式識(shí)別方法.該方法通過(guò)對(duì)此前一周的原始客流數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析,得到相應(yīng)交通模式的聚類(lèi)中心坐標(biāo).針對(duì)實(shí)時(shí)變化的交通流數(shù)據(jù),采集5min時(shí)段客流數(shù)據(jù),根據(jù)最近鄰原則劃分其歸屬的聚類(lèi)中心,從而識(shí)別出當(dāng)前的交通模式.仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法能對(duì)電梯交通模式進(jìn)行有效識(shí)別,實(shí)時(shí)性較好.

0序言采用數(shù)字電流模式控制可以克服模擬電流模式pwm控制器的許多局限性。開(kāi)關(guān)電源(smps)中的數(shù)字電流模式控制提供了許多功能:晶體管峰值電流保護(hù)、消除磁性元件中的磁場(chǎng)"棘輪效應(yīng)"、輸入電壓變化抑制和簡(jiǎn)單的控制回路補(bǔ)償?shù)?。?shí)現(xiàn)電流模式控制會(huì)帶來(lái)另一個(gè)好處,即使

在模糊理論的基礎(chǔ)上,主要利用相對(duì)隸屬度原則和各個(gè)權(quán)重的衡量來(lái)建立模糊模式識(shí)別模型,結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用于房地產(chǎn)市場(chǎng)的研究,分析和評(píng)估了我國(guó)2005—2009年房地產(chǎn)發(fā)展形勢(shì),并對(duì)2010年的房地產(chǎn)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了評(píng)判,結(jié)果與實(shí)際情況吻合良好.

電梯交通模式識(shí)別是一項(xiàng)重要的工作,其準(zhǔn)確性直接影響到電梯群控系統(tǒng)的整體性能。文章論述了近年來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、支持向量機(jī)、粒子群算法等人工智能方法在電梯交通模式識(shí)別中的應(yīng)用,并指出了未來(lái)的發(fā)展方向。

運(yùn)用隨機(jī)森林算法設(shè)計(jì)一種電梯模式識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)采集當(dāng)前電梯運(yùn)行中的有效數(shù)據(jù),組成訓(xùn)練數(shù)據(jù),用隨機(jī)森林法建立模式識(shí)別模型,基于該模型設(shè)計(jì)模式識(shí)別系統(tǒng)。將電梯的運(yùn)行參數(shù)帶入基于隨機(jī)森林建立的模式識(shí)別模型,得出群控電梯的交通模式,實(shí)驗(yàn)結(jié)果與預(yù)期相同。理論分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,把隨機(jī)森林算法運(yùn)用到電梯交通模式識(shí)別中,既可以有效地識(shí)別出電梯當(dāng)前的交通模式,又可以提高分析速度。該算法適用于辨識(shí)各種群控電梯交通模式,具有靈活性。

設(shè)計(jì)了光纖圍欄系統(tǒng)的系統(tǒng)組成,并對(duì)系統(tǒng)的工作原理和圍欄主機(jī)的工作流程進(jìn)行了重點(diǎn)分析。設(shè)計(jì)了圍欄主機(jī)中基于支持向量機(jī)(svm)的模式識(shí)別模塊,介紹了在二類(lèi)分類(lèi)和多類(lèi)分類(lèi)情況下的相關(guān)算法,給出了在labview中的實(shí)現(xiàn)結(jié)果。

為合理評(píng)價(jià)高速公路交通安全設(shè)施系統(tǒng),構(gòu)建了高速公路交通安全設(shè)施系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,提出了基于屬性識(shí)別理論的高速公路交通安全設(shè)施系統(tǒng)屬性綜合評(píng)價(jià)模型.評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建采用指標(biāo)海選、初步篩選、定量篩選的流程,并結(jié)合相關(guān)規(guī)范和指南劃分了指標(biāo)評(píng)價(jià)區(qū)間;評(píng)價(jià)模型根據(jù)單指標(biāo)屬性測(cè)度值與多指標(biāo)綜合屬性測(cè)度值,利用置信度準(zhǔn)則識(shí)別高速公路交通安全設(shè)施系統(tǒng)水平.以泰贛高速公路k1+242~k3+259段為研究對(duì)象,運(yùn)用該模型對(duì)其交通安全設(shè)施系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià).結(jié)果表明,研究對(duì)象高速路段交通安全設(shè)施系統(tǒng)良好.利用屬性識(shí)別評(píng)價(jià)模型,不僅可以得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,而且可以找出影響高速公路交通安全設(shè)施系統(tǒng)的限制因素,為高速公路交通設(shè)施改造提供科學(xué)理論依據(jù).

針對(duì)高校科技成果轉(zhuǎn)化評(píng)價(jià)中的不確定性和復(fù)雜性因素,提出了時(shí)序模糊模式識(shí)別評(píng)價(jià)方法,通過(guò)計(jì)算待評(píng)對(duì)象與\"優(yōu)\"、\"劣\"兩個(gè)模式間的隸屬度來(lái)建立時(shí)序規(guī)劃模型,對(duì)模型求解得到各評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)值,且利用熵權(quán)系數(shù)法來(lái)計(jì)算各層次指標(biāo)的權(quán)重。應(yīng)用此方法對(duì)全國(guó)31個(gè)省市高?？萍汲晒D(zhuǎn)化能力進(jìn)行評(píng)價(jià)并排序,將天津市與其他省市進(jìn)行分區(qū),為進(jìn)一步找出影響天津市科技成果轉(zhuǎn)化的主要指標(biāo)因素,有針對(duì)性地制定政策措施打下良好的基礎(chǔ)。

現(xiàn)代電梯的高速電梯技術(shù)

現(xiàn)如今各地不斷出現(xiàn)較高的地標(biāo)性建筑,為成市增添了更多的現(xiàn)代感,為此各電梯制造廠家也不斷設(shè)計(jì)出與之匹配的高速、超高速電梯,來(lái)提供更為便捷、舒適的乘梯方案.但是,人們發(fā)現(xiàn)在進(jìn)行高速電梯設(shè)計(jì)與制造的過(guò)程中,隨著電梯轎廂速度的提高,噪聲和振動(dòng)也隨之增加,為此生產(chǎn)廠家提出了相應(yīng)的解決方案來(lái)爭(zhēng)取在這一領(lǐng)域取得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的技術(shù)優(yōu)勢(shì).

隨著公路建設(shè)數(shù)量的不斷增加,公路施工過(guò)程中開(kāi)始出現(xiàn)多種建設(shè)模式,高速公路bot模式就是其中的一種。結(jié)合本人多年的工作經(jīng)驗(yàn),分析并提出了當(dāng)下高速公路bot模式中的一些弊端,并且提出了相關(guān)的解決措施。

過(guò)渡飛行技術(shù)是鴨式旋翼/固定翼飛機(jī)研制過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)之一。針對(duì)鴨式旋翼/固定翼飛機(jī)過(guò)渡模式存在強(qiáng)非線性、控制輸入轉(zhuǎn)移的問(wèn)題,首先建立了飛機(jī)縱向非線性方程并進(jìn)行小擾動(dòng)線性化;然后針對(duì)操縱面冗余提出了配平算法;最后采用指數(shù)權(quán)重分配方法進(jìn)行了縱向過(guò)渡模式數(shù)字仿真。仿真結(jié)果表明,該權(quán)重分配方法能有效保證過(guò)渡模式的平穩(wěn)過(guò)渡。