电力系统中的通信光纤曲线分析

目前电力系统中的通信大多采用光纤方式,而光纤曲线比较复杂,当出现故障时不容易确定故障点。本文利用小波变换在奇异信号检测和信号滤波方面的优势,给出了光纤故障监测的解决方案,实现了在强噪声干扰下的事件点的准确检测。利用对小波域系数的阈值去噪和信号增强相结合的方法,充分抑制噪声,同时增强突变信号;不但可以准确地在强噪声干扰的情况下检测出事件点,还能精确地确定事件点的位置。     

基于负压波法的管道泄漏检测系统及实验研究

管道运输广泛应用于石油、天然气输送和城市供水供热系统,但是由于管道腐蚀、老化、磨损及人为破坏等原因,管道泄漏事故频繁发生,给国家和企业带来了巨大的社会和经济损失。本文基于负压波法泄漏监测原理,建立了一套管道泄漏检测系统,通过压力传感器实时监测管道压力的变化情况,采用LabVIEW小波变换方法对原始信号进行滤波降噪,及时准确地进行泄漏点定位。最后,采用实验验证了该管道泄漏检测系统的可靠性,相对误差处于10%至30%之间。     

管道泄漏检测的声发射技术研究

随着管道的应用日益广泛,在国民经济发展中具有重要的作用,而管道泄漏会产生环境污染,并造成重大经济损失,这已引起相关部门的关注。文章介绍了声发射检漏原理、泄漏声信号特点、声信号区域定位法、衰减测量定位法、互相关式时差定位法、干涉式定位法和模态声发射,并对管道泄漏的声发射检测方法不足之处和发展趋势做了探讨。     

管道泄漏检测的声发射技术研究

随着管道的应用日益广泛,在国民经济发展中具有重要的作用,而管道泄漏会产生环境污染,并造成重大经济损失,这已引起相关部门的关注.文章介绍了声发射检漏原理、泄漏声信号特点、声信号区域定位法、衰减测量定位法、互相关式时差定位法、干涉式定位法和模态声发射,并对管道泄漏的声发射检测方法不足之处和发展趋势做了探讨.     

浅谈泄漏检测在化工厂运输管道的应用

介绍泄漏检测在化工厂的运用,分析泄漏产生的原因,以深圳市祥为测控技术有限公司在西北某化工厂安装的泄漏检测系统为例,阐述了其检测系统建模和设计方案。该系统由美国TraceTek泄漏检测系列产品,以及光纤传输设备、系统软件组合而成,实现对化工厂长距离运输管道的泄漏检测。     

泄漏检测和定位中的信号滤波和处理

泄漏是长输管道运行中的重要事故。管道的腐蚀、突发性的自然灾害以及人为的破坏都会造成管道的破裂乃至泄漏,威胁到长输管道的安全运行,甚至造成巨大的经济损失。并经过多年的研究,已形成一套利用现代控制理论和信号处理技术进行管道泄漏检测和定位的方法。其突出的优点是能够适应管道系统的各种不确定性,并且便于在线实时监测。     

埋地管道防腐层检测技术在燃气管道检测中的应用

燃气管道是输送危险燃料的主要结构,其防腐性能对整体燃气输送装置运行状态的影响非常大,防腐层检测技术可以有效的对燃气管道一系列使用性能进行系统检测。需要在不挖开燃气管道覆土的情况下,对燃气管道和防腐层进行一系列的腐蚀检测,找到防腐层破损点进行精确开挖修补。只有强化对燃气管道及防腐层的检测与维护,才能从根本上防止燃气泄漏,避免燃气泄漏对环境造成的污染,保证燃气安全运输提高人民生活质量,提高燃气管道运输燃气的经济效益和社会效益。本文介绍了一种新型埋地管道检测技术—PCM检测系统,通过分析PCM的工作原理以及检测过程中的注意事项和影响因素,结合现场埋地管道检验分析测定和评估过程,对提高埋地管道的检测效率和检测精度总结出了一些有益的经验。     

基于小波分析的可疑金融交易时间序列研究

小波分析在数学上具有严格意义上的突变点诊断能力,不依赖于经验模型,适合检测金融交易序列中的可疑成份。文章针对可疑金融交易特征,探讨借助小波分析方法在信号奇异性检测方面具有的独特优势,从金融交易序列中识别出具有异常交易行为特征的账户。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

信号处理原理与应用探讨

文章主要学习探讨信号的概念、特性,通过阐述模拟滤波器和数字滤波器的原理和分析方法,讲述信号处理及其在电气工程中的应用,通过对信号的了解接着讲述滤波器及信号的实际应用,提升对信号的共知性,深入浅出,渗透信号在电力系统尤其是在调控中心的实际应用,相互渗透,共同发展。     

传感器提离值对管道漏磁检测的影响研究

管道漏磁检测中,管道中的焊缝和管道异物等会引起传感器提高值和漏磁检测工具磁化器提离值,并且对获得的漏磁数据有潜在影响.利用有限元仿真软件模拟各种提离值对漏磁信号的影响.仿真结果表明所有类型的提离值(传感器、磁化器或两者同时)引起漏磁信号峰值的降低,传感器提高值对漏磁信号峰值的影响远大于相同大小的磁化器提离值的影响,传感器和磁化器同时引起的提离值将引起漏磁信号峰值的最大降低.正确理解提离值对漏磁信号的影响,将改善漏磁检测的质量,并获得对缺陷完整的评价.     

密切值法在企业技术创新绩效评估中的应用

技术创新绩效评估对于企业来说至关重要,构建一个有效的评估模型非常关键。文中构建了技术创新绩效评估指标体系,并将密切值模型应用到企业技术创新绩效评估中,通过实证研究,证明了该方法的简洁性和客观性。     

基于模糊数学理论的企业创新活力识别模型研究

本文从企业创新资产、人力资源、创新组织管理、创新绩效、创新环境五个方面构建了企业创新活力的综合评价指标体系,并针对其具有很强的模糊性特征运用模糊综合评判法建立了企业创新活力识别模型,为企业识别自身的创新活力状况,进行创新管理提供了科学参考。     

平衡计分卡在高校财务绩效评价中的应用研究

绩效评价是高校财务管理中的重要环节,将企业管理中常用的绩效评价工具"平衡计分卡"引入高校财务绩效评价体系,从顾客、财务、内部流程、学习与成长四个维度设计高校财务绩效评价指标体系,改进高校财务绩效管理评价体系,实现高校财务管理机制创新。     

新一轮机构调整背景下梧州市政府绩效管理创新的思考

政府绩效管理对一个政府的发展来说是不可或缺的环节。新一轮机构调整对梧州市政府绩效管理提出了新挑战,梧州市政府在当前开展绩效管理创新的重要意义。无论从战略、顾客价值上考虑,还是从评价指标和评价方法的综合性上考虑,平衡计分卡用于政府绩效评价都是可行的。梧州市政府可以依据平衡计分卡有关理论来探索建立基于平衡计分卡的政府绩效管理体系。     

循环经济视角下区域创新绩效评价研究

区域创新绩效评价是区域创新体系建设的重要环节。与传统经济发展观下区域创新凸显的价值困境相比,循环经济发展模式下区域创新应关注经济、社会和生态价值的协调性,据此建立符合多元价值均衡理念的区域绩效评价指标体系与评价模型,以综合考察区域创新系统的经济效益与环境效益。并以福建为例,对其2001～2010年期间的创新综合绩效水平进行实证分析。     

供应商供应绩效评价指标体系的建立与控制

随着供应链管理理论的发展，企业角色及外部需求的变化，竞争的加剧，以及信息技术飞速发展所带来的革命性影响。供应商供应绩效评价受到了越来越广泛的关注和日益深入的讨论并逐步在实践中采用。文章主要对供应商绩效评价指标体系进行研究，目的是能够符合对供应商的动态跟踪评价，同时有助于对供应商的有效控制。     

基于模糊综合评价方法的物流园区绩效研究

合理有效的评价物流园区经营绩效,对于园区的投资者和经营者。都具有重要意义。依据绩效评价相关理论．结合物流园区的特点,给出物流园区绩效评价的指标体系．并运用模糊层次关系评价方法对物流园区的经营绩效进行综合评价。该方法简便、易行,评价结果客观、准确,在物流园区绩效评价领域具有一定的创新性。同时,评价结果既为投资者决策提供相关依据,也可以为经营者对园区运营管理的改进提供一定帮助,实用性很强。     

The performance of green innovation: From an efficiency perspective

In this new stage of global economic development, we hope to achieve both economic development and environmental improvements via innovation. Green innovation aims to meet the dual goals of economic development and ecological protection. The scientific evaluation of the performance of China's green innovation appears to be quite meaningful. Some studies have evaluated the performance of green innovation, but are limited by the use of a single efficiency measurement method. To fill this research gap, this article uses a combination of two methods to evaluate green innovation efficiency, which provides a more precise evaluation of efficiency. Specifically, this article uses the vertical-and-horizontal scatter degree method to construct a pollutant index and then sets that index as the undesirable output in a slacks-based measure (SBM) model to evaluate efficiency. To further study the regional differences in green innovation efficiency, this article uses a convergence model. Most existing convergence analyses ignore spatial elements. Focusing on the influence of spatial factors, this article introduces a spatial econometric model into the convergence analyses. This article draws the following main conclusions. (i) The efficiency of green innovation in the country as a whole has been increasing each year, and green innovation efficiency in the central and western regions has increased significantly. (ii) Regional differences have narrowed each year. (iii) Green innovation efficiency is significantly positively spatially correlated, which is reflected in the spatial agglomeration of regions with the same efficiency level. (iv) Green innovation efficiency exhibits σ-convergence and spatial conditional β-convergence. (iv) Spatial factors accelerate the convergence of green innovation efficiency.     

The trilemma between accuracy,timeliness and smoothness in real-time signal extraction

The evaluation of economic data and the monitoring of the economy is often concerned with an assessment of the mid- and long-term dynamics of time series (trend and/or cycle). Frequently, one is interested in the most recent estimate of a target signal, a so-called real-time estimate. Unfortunately, real-time signal extraction is a difficult estimation problem that involves linear combinations of possibly infinitely many multi-step ahead forecasts of a series. Here, we address the performances of real-time designs by proposing a generic direct filter approach. We decompose the ordinary mean squared error into accuracy, timeliness and smoothness error components, and we propose a new tradeoff between these competing terms, the so-called ATS-trilemma. This formalism enables us to derive a general class of optimization criteria that allow the user to address specific research priorities, in terms of the accuracy, timeliness and smoothness properties of the corresponding concurrent filter. We illustrate the new methods through simulations, and present an application to Indian industrial production data.     

Kernel density estimation for time series data

A time-varying probability density function, or the corresponding cumulative distribution function, may be estimated nonparametrically by using a kernel and weighting the observations using schemes derived from time series modelling. The parameters, including the bandwidth, may be estimated by maximum likelihood or cross-validation. Diagnostic checks may be carried out directly on residuals given by the predictive cumulative distribution function. Since tracking the distribution is only viable if it changes relatively slowly, the technique may need to be combined with a filter for scale and/or location. The methods are applied to data on the NASDAQ index and the Hong Kong and Korean stock market indices.