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中国制造2025”与物流智能化

中国制造2025”与物流智能化

  • 2021-09-14
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智慧机场解决方案与应用

1、随着5G、AI、物联网、大数据等新技术的不断成熟，交通行业迎来数字化转型的快速发展期，航空业的数字化水平正由“高速”增长向“高质”增长转变，但机场在转变的过程中依然面临诸多困难和挑战：机场运营效率无法满足日益增长的客流需求；旅客差异化体验诉求越来越强烈；机场安全性方面的挑战也愈发突出。 2、如何通过数字化手段提升旅客满意度及机场运营效率呢？（华为）智慧机场解决方案，基于（华为）沃土数字平台，融合AI、视频云、大数据、IoT、ICP等新技术，围绕机场“运控、安防、服务”三大业务领域，构建“出行一张脸”及“运行一张图”两大场景化解决方案，畅通旅客流和航班流，使得旅客出行体验、运营效率得到大幅度提升，高效支撑机场数字化转型建设。

  • 2021-08-11
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IT项目管理办法

项目范围管理就是要明确项目目标是什么，界定哪些工作必须做，并将项目目标分解到可以独立分包的程度，形成工作分解结构（WBS），并以此作为控制项目范围变更的基准。即项目范围管理是确保项目包含且只包含项目所必须完成的工作。 很多项目经常由于有做不完的报表、解决不完的问题而导致项目无法验收，很大一部分原因就是因为项目的范围没有定义清楚或者项目范围经常发生无可控制的变更所致。事实证明，缺少正确的项目范围定义和范围的核实是导致项目失败的主要因素

  • 2021-06-07
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jgj167-2009湿陷性黄土地区建筑基坑工程安全技术规程

本规程的主要技术内容是：1.总则、2.术语符号、3.基本规定、4.基坑工程勘察、5.坡率法、6.土钉墙、7.水泥土墙、8.排桩、9.降水与土方工程、10.基槽工程、11.环境保护与监测、12.基坑工程验收、13.基坑工程的安全使用与维护。 本规程由住房和城乡建设部负责管理和对强制性条文的解释，由主编单位负责具体技术内容的解释。

  • 2021-05-26
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随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法_侯小秋

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。

  • 2021-05-06
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基于自回归各态历经模型参数辨识的_省略_曼滤波算法的储能电池荷电状态估算_丁稳房

扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）算法在电池荷电状态（state of charge, SOC）估算领域广泛应用。但作为一种基于模型的算法,电池模型误差影响SOC估算的精度。为了抑制电流的幅值与阶跃电流因素对模型误差的影响,提出一种动态修正观测噪声协方差的模糊双卡尔曼滤波（fuzzy dual Kalman filter, FDKF）算法。该算法首先将一阶电阻-电容（resistor-capacitance, RC）等效模型转换为自回归各态历经（autoregressive exogenous, ARX）模型的形式,用卡尔曼滤波（Kalman filter, KF）算法更新转换后模型的参数,且在SOC估算的过程中获取电流与电流变化量的数据,并通过建立模糊控制系统调整观测噪声的协方差值来抵消模型误差。结果表明:FDKF算法在某储能工况下估算误差的最大值为0.39%,小于EKF算法的3.92%和双卡尔曼滤波（dual Kalman filter, DKF）算法的1.12%,可见FDKF该算法能够有效地提升SOC估算的精度。

  • 2021-05-06
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智慧城市系列之智能交通系统（ITS）-新版

“智能交通系统”，简称ITS（Intelligent Transportation systems），是交通运输领域各种高科技技术系统的一个统称。凡是运用高新科学技术手段组成的、旨在改善交通状况、缓解交通问题的各种技术系统，都可称为ITS。相关的高新技术主要包括信息技术、计算机技术、自动控制技术、通讯技术等。改善交通状况主要是指提高交通运输效率和提高汽车行驶性能；缓解交通问题主要是指减少交通事故和降低交通对环境的污染。

  • 2021-04-25
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暖通系统的优化控制研究_基于物联网和楼宇自控融合_陈晓波

近年来,我国以"万物物联"为理念的智能/智慧建筑的建设促进了楼宇自控技术的快速发展。楼宇自控系统作为建筑机电设施的大脑,其性能差异对整个建筑机电系统能效水平影响巨大。楼宇自控在上世纪90年代末进入中国,已有20多年发展历程,但总体应用效果不容乐观。有超过70%的建筑自控系统在使用2年后就被部分或全部弃用。究其原因,主要是控制技术高速发展下整个技术及质量流程管理不当。当前兴起的物联网、人工智能和云计算技术的发展为解决该问题提供了可能。为此,构建了以实际节能量化为导向的应用场景,结合现场及云端的优化控制算法技术,提出了基于物联网和楼宇自控融合下暖通系统的优化控制方法,并形成了暖通系统的闭环运行控制平台。并结合某自用办公楼案例,研究暖通空调系统闭环优化控制,对比模型预测控制方法和传统控制方法,在保证用户整体热舒适性的同时,实现了整体建筑节能量14.5%的目标。通过经济性分析,本项目的投资回收期约为3.5年,而文中所提的优化控制方法有望在商业办公楼宇以及同类型建筑中得到推广应用。

  • 2021-04-19
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