宋万清
- 作品数：71 被引量：63H指数：4
- 供职机构：上海工程技术大学电子电气工程学院更多>>
- 发文基金：上海市自然科学基金国家自然科学基金上海市教委科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程机械工程文化科学更多>>
- 一种钢轨感应正火方法
- 本发明涉及一种钢轨感应正火方法，该方法将感应加热技术应用到轨道的无缝焊接的正火过程中，先进行中频感应加热至正火火温度840‑880℃，并保温8‑10分钟，然后利用设计的一种新型的感应线圈，再感应线圈中通入冷水对感应加热后...
- 宋万清杨照坤陈飞阳
- 文献传递
- 基于MPI网络和中泰模块技术的冷冻站中央监控系统
- 本实用新型公开了基于MPI网络和中泰模块技术的冷冻站中央监控系统，该系统中每台冷冻机组的集成控制系统与总线终端连接，所述的总线终端通过总线接头连接上位机中的通信卡；同时上位机上的通用串行口通过转换器与中泰智能通讯模块上的...
- 宋万清
- 文献传递
- 结合混沌的长相关锂电池寿命预测方法被引量：1
- 2021年
- 提出了一种结合混沌理论的分数自回归滑动平均(FARIMA)模型的锂电池剩余寿命预测方法。首先在利用模型预测之前,先通过计算锂电池的Lyapunov指数给出其剩余寿命的最大可预测时间尺度;并介绍FARIMA模型的基本原理并给出判断模型长相关性重要参数-Hurst指数(H)的计算。然后给出RUL预测的定义,具体过程与形式。最后本文选择锂电池电池容量退化数据模型作为预测对象,代入FARIMA模型给出RUL预测结果。
- 王海洋宋万清
- 关键词：LYAPUNOV指数剩余寿命预测HURST指数
- 一种锂电池剩余寿命预测方法
- 本发明涉及一种锂电池剩余寿命预测方法，步骤为：(1)采集锂电池容量退化数据，即采集锂电池多个充放电循环的实际剩余容量，并由此按时间顺序构建长度为t的实际剩余容量总时间序列X<Sub>t</Sub>；(2)根据实际剩余容量...
- 刘峰宋万清
- IMF奇异值熵的刀具磨损状态诊断被引量：3
- 2013年
- 针对刀具磨损声发射信号的非平稳、非线性特征,提出了一种基于EMD分解与IMF奇异值熵的刀具磨损状态诊断方法。该方法首先将刀具锋利信号、磨损信号进行EMD分解,分别得到若干个内禀模态函数(IMF),然后利用IMF分量作为故障的初始特征向量矩阵,并对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,求取奇异值熵,根据奇异值熵的大小判断刀具磨损状态。实验结果表明该方法能准确地识别刀具磨损状态。
- 李庆宋万清
- 关键词：刀具磨损
- 一种基于奇异吸引子的水晶模型工艺品制作方法
- 本发明公开了一种基于奇异吸引子的水晶模型工艺品制作方法，其特征在于，它包括如下步骤：(1)通过数学混沌方程建立三维奇异吸引子模型；(2)通过计算机程序将所述三维奇异吸引子模型可视化，得到艺术图像；(3)通过水晶模型制作工...
- 宋万清宋勤健
- 文献传递
- 基于FBM的长相关模型的轴承内圈故障剩余寿命预测方法
- 本发明涉及一种基于FBM的长相关模型的轴承内圈故障剩余寿命预测方法，包括步骤：1)利用加速度传感器采集振动信号，并将加速度信号转化成速度信号，计算振动信号的信号能量；2)采用经验模态分解方法对能量序列进行分解，将原始信号...
- 陈潇贤宋万清
- 文献传递
- TPC1062K与M440变频器和S7-200PLC的总线控制实验开发
- 2015年
- 电子电气学院PLC实验室带有触摸屏有嵌入式工控机TPC1062K,通常实验室和欧姆龙PLC和三菱PLC的RS32通讯协议的实验。为适应当前大学生创新项目、适应工业实际应用的教学需要,开发了RS480总线通讯协议实验,应用西门子M440变频器和S7-200PLC组成PPI和USS硬件控制网络,通过MCGS嵌入组态软件实现变频调速和PLC控制系统的监控功能。
- 朱健龙宋万清
- 关键词：脚本程序
- 基于量子遗传算法的FARIMA模型电力负荷短期预测被引量：6
- 2019年
- 根据电力负荷历史数据对未来负荷趋势进行预测。通过计算电力负荷序列的赫斯特指数(Hurst)参数值,表明振动烈度序列符合明显的长相关特性,用长相关FARIMA模型来对电力负荷序列进行预测,为了提高预测的准确性,提出了一种基于量子遗传算法优化的长相关FARIMA预测模型。利用量子遗传算法优化经分数差分后的平稳模型ARMA(p,q)阶数,根据合适的适应度值进行全局搜索,从而能够确定模型的最佳阶数(p,q),并将其应用到实际的电力负荷值预测中验证。将实验结果与传统的AIC(p,q)准则定阶的ARMA模型进行预测的结果,以及实际电力负荷值数据进行比较,结果表明:该方法对电力负荷值的预测具有更高的准确性。
- 杨照坤宋万清曹琨
- 关键词：电力负荷预测HURST指数长相关FARIMA模型量子遗传算法
- 一种GMDH神经网络的晶圆CMP材料去除率预测方法
- 本发明涉及一种GMDH神经网络的晶圆CMP材料去除率预测方法，其步骤如下：(1)获取去除异常值后的抛光样本数据集；(2)对抛光样本数据集中样本进行分析，确定b个有效工艺变量；(3)提取每个有效工艺变量的均值、标准差、歪度...
- 贾花宋万清
