单继宏
- 作品数：85 被引量：369H指数：11
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程矿业工程一般工业技术更多>>
- 一种柔性的长条型材钻孔攻丝切割自动化加工装置
- 一种柔性的长条型材钻孔攻丝切割自动化加工装置，包括基座、分离机构、上料框架机构、工作台机构、进给机构、换刀机构、动力头模组以及锯切单元，通过可相对于上料框架机构自动调整的分离机构，实现不同厚度工件的分离；通过可自动调整的...
- 孙毅王培有单继宏
- 产品分类的自组织模型研究及应用被引量：6
- 2003年
- 在分析产品分类方法现状基础上 ,指出目前孤立的产品分类方式将越来越不适应多样化产品的分类管理 ,必须有能根据不同需求进行动态分类的新方法。通过引入自组织理论 ,对产品分类重要性、规律及自组织方法进行了研究 ,提出了基于自组织思想的产品分类模型 ,并将该模型成功地应用于定时器产品的网上分类管理 。
- 张元鸣肖刚单继宏程振波王昌建
- 关键词：自组织定时器
- 注塑模模架的集成配置求解方法研究被引量：1
- 2008年
- 注塑模的模架组件中内含大量可重用的设计与工程知识,根据塑料制成品的需求信息,通过配置求解的方法,可敏捷获得模架选型与结构设计方案和制造工艺方案。在注塑模架的配置信息、配置规则等内容详述的基础上,对模架的配置求解进行了深入的研究,给出了集成配置求解方法,并在Web平台上实现了模架配置系统的原型开发。实践证明,该方法可提高模架配置的效率与准确性。
- 孙中炜单继宏毛亚郎楼敏
- 关键词：注塑模模架
- 基于生成对抗网络的风电机组在线状态监测被引量：22
- 2020年
- 基于风电机组数据采集与监控系统(SCADA)的大量时序数据分析,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的风电机组在线状态监测方法。首先,通过GAN模型中的生成器获得一组与SCADA数据相同维度的生成数据;其次,利用生成的和真实的SCADA数据对GAN模型进行优化训练进而得到用于区分机组健康状态的判别器模型。利用所提方法分别对一台故障风电机组和一台健康风电机组的SCADA数据分析后发现:GAN方法能够有效监测风电机组的在线运行状态,比SCADA系统提早5 d发现故障机组的异常;当风电机组正常工作时,GAN方法比其他方法(如马氏距离、主成分分析、深度神经网络、支持向量机等)误报的次数更少;当机组发生故障后,GAN方法比上述其他方法能检测出更多的异常样本。
- 金晓航许壮伟孙毅孙毅王欣
- 关键词：风电机组数据采集与监控系统
- 溢流型球磨机料位检测装置
- 一种溢流型球磨机料位检测装置，其包括用以放置待检测的溢流型球磨机的承载器，所述承载器上安装称重传感器，所述称重传感器连接信号放大器，所述信号放大器连接模数转换器，所述模数转换器连接用以依照预先设定的料位与球磨机动态质量范...
- 孙毅王文涛毛亚郎单继宏
- 文献传递
- 用户参与的参数化产品定制技术研究
- 随着信息技术的发展,特别是Internet技术的普及, 全球生产模式正在发生变化,传统的以产品为中心的生产模式将逐步转变为以用户为中心的生产模式,用户的参与以及衙求信息的获取将成为企业产品设计的重要环节。本文通过对用户参...
- 肖刚程振波单继宏王昌建张元鸣
- 关键词：参数化CAD
- 一种基于特征选取和马氏距离的电机健康监测和异常诊断方法
- 一种基于特征选取和马氏距离的电机健康监测和异常诊断方法，首先对电机的振动，电流和转速信号进行数据采集，然后对这些信号进行特征计算构建特征空间，运用特征选取方法选取出用于马氏距离计算的特征向量；然后计算正常工作状态电机的马...
- 金晓航孙毅单继宏
- 文献传递
- 介质球间静态料层厚度检测装置
- 本发明公开了一种介质球间静态料层厚度检测装置，包括支架，所述支架上下两端分别固设有导杆，所述导杆上设有活动座且所述活动座可沿所述导杆左右移动；所述支架一端固设有第一顶杆，所述第一顶杆上固设有第一标尺杆；丝杆一端与手轮转动...
- 毛亚郎孙毅单继宏纪朋朋
- 文献传递
- 微孔曝气器膜片最优开孔数的数值模拟被引量：5
- 2014年
- 微孔曝气器作为污水处理曝气系统的核心设备,其性能对曝气池中气液两相分布及流动规律、污水处理能耗的影响至关重要。运用FLUENT软件对曝气池内部流态进行了数值模拟,在相同膜片直径、曝气强度、不同孔眼数量情况下,对比了曝气池内气相体积分数、气液两相流场速度以及流动规律。结果表明,在模拟工况下,孔眼数量为15时,曝气效果最好。
- 于江忠单继宏孙毅盛礼俊
- 关键词：曝气池两相流数值模拟FLUENT
- 基于SCADA数据分析和稀疏自编码神经网络的风电机组在线运行状态监测被引量：24
- 2021年
- 通过融合稀疏自编码器和深度神经网络算法,提出一种基于SCADA数据的风电机组在线运行状态监测方法。首先,通过稀疏自编码器学习SCADA高维数据中复杂的内在特征,得到数据的降维表示;其次,基于降维后的数据利用深度神经网络预测风电机组的有功功率,通过对比分析预测功率与实际功率之间的残差判断风电机组的运行状态;最后,利用某风电机组近一年半的SCADA数据,对所提方法进行验证分析,结果表明,所提方法提早5天检测出风电机组发电机的异常情况,为有效避免故障恶化引发的突然停机、降低运维成本、提高风电能源的竞争力提供技术支持和保障。
- 金晓航许壮伟孙毅孙毅
- 关键词：风电机组数据采集与监控系统
