4.1 线性定常系统的能控性 4.2 线性定常系统的能观性 4.3 线性时变系统的能控性和能观性 4.4 离散时间系统的能控性和能观性 4.5 能控性与能观性的对偶关系 4.6 能控标准型和能观标准型 4.7 线性系统的结构分解

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

4.1 线性定常系统的能控性 4.2 线性定常系统的能观性 4.3 线性时变系统的能控性和能观性 4.4 离散时间系统的能控性和能观性 4.5 能控性与能观性的对偶关系 4.6 能控标准型和能观标准型 4.7 线性系统的结构分解

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

4.1 线性系统能控性和能观性的概念 4.2 线性离散系统的能控性 4.3 线性定常系统的输出能控性 4.4 线性定常连续系统的能观性 4.5 线性定常连续系统的能观性 4.6 线性定常离散系统的能观性 4.7 G(s)为能控性和能观性的关系 4.8 线性定常系统结构分解 4.9 最小实现

第一节发动机的分类 一、发动机:将某一种形式的能量(热能、电能、化学能、太阳能等)转变成机械能的机器。 二、热力发动机:将热能转变成机械能的发动机。 1、外燃机:燃料在机器外部燃烧,产生的热能输入到机器内部并转变成机械能输出的热力发动机。如蒸汽机

第一节功率和电能的测量方法 第二节电动系功率表 第三节低功率因数功率表 第四节三相功率的测量 第五节感应系电能表及电能的测量 第六节三相有功电能表 第七节三相无功电能表和无功电能的测量 第八节电子式单相电能表 第九节电子式三相电能表 第十节电子式单相复费率电能表 第十一节集中抄表与电子式IC卡预付费电能表

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题，迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点，通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征，针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题，提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法，明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施，并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构，通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能，以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式，以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑，实现制造流程的物质流和能量流协同优化，达成生产优化、资源优化和能源优化的效果

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§1 压电效应和压电材料 §2 压电方程和压电常数 §3 医用超声换能器设计考虑 §4 医用超声换能器电声匹配 §4 医用超声换能器电声匹配 §5 医用单振子超声换能器的结构域声场 §6 医用聚焦超声换能器 §6 医用聚焦超声换能器 §7 聚能型超声换能器 §８ 医用多晶片超声换能器与辐射超声场 §８ 医用多晶片超声换能器与辐射超声场