王帅
- 作品数：7 被引量：53H指数：3
- 供职机构：太原理工大学电气与动力工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理电子电信更多>>
- 撞击预燃室煤粉燃烧器气固两相流特性研究被引量：2
- 2016年
- 针对一种新型撞击浓缩预燃室煤粉燃烧器,通过实验和Fluent(数值模拟)的方法,研究了燃烧器射流的气固两相流流动特性,得到了不同二次风进风角度下的出口流场分布、浓度场分布及粒子运动轨迹。实验研究与数值计算一致认为,燃烧器二次风进风角度为(30°,45°)时,燃烧器存在飞边现象;二次风进风的切向倾角和轴向倾角对气流扩展角、旋流强度、射流长度等流动特性有重要影响;二次风进风角度为(5°,20°)时,燃烧器的流场分布及粒子运动轨迹最合理。
- 王帅樊保国刘海玉金燕
- 关键词：煤粉燃烧器气固两相流动数值模拟
- 数据融合在护理机器人排便监测中的应用研究被引量：1
- 2020年
- 为解决护理机器人大小便监测采用单一传感器准确性不高而引发误报或漏报的问题,提出了一种BP神经网络和改进的D-S证据理论相结合的多传感器数据融合监测算法,并通过采集的湿度、温度和氨气浓度数据对融合模型进行仿真验证。首先利用BP神经网络对测量数据进行特征级监测,而后用BP网络的输出结果和训练误差获得D-S证据理论的基本信度分配,针对D-S证据理论无法解决证据之间的冲突问题,引入矛盾系数改进D-S证据理论实现决策级的融合监测。仿真结果表明:该方法降低了监测的不确定性,实现了异类信息的互补,提高了智能护理机器人排便监测的准确性和可靠性。
- 刘晓军陶晋宜杨刚王帅
- 关键词：数据融合护理机器人BP神经网络D-S证据理论
- 面向含多种用户类型的负荷曲线聚类研究被引量：37
- 2018年
- 传统聚类算法在进行负荷曲线聚类时,存在不易选取初始聚类中心、需人为确定最佳聚类数、收敛速度慢等问题,并且当负荷数据中含有较多的用户类型时,其聚类效果往往较差,针对以上问题,以密度峰值聚类为基础,提出一种面向多种用户类型的负荷曲线聚类优化算法。该算法通过类间优化与类内优化的方式,实现了数据集的全局扩散与局部收敛,增强了数据的可分性,且具备一定的自愈优化能力。实验选用轮廓系数（silhouette coefficient,SC）作为聚类有效性评价指标,在国内外不同负荷数据集中进行算法的性能测试与参数摄动下的稳定性测试。结果表明该算法在面向含有多种用户类型的负荷数据集时,能够显著提高聚类有效性与鲁棒性,可为电力咨询、精准购电、负荷管理等辅助服务提供决策性信息。
- 王帅杜欣慧姚宏民王凤萍
- 关键词：多用户类型鲁棒性
- 撞击预燃室煤粉燃烧器燃烧特性数值模拟被引量：1
- 2016年
- 针对适用于劣质煤燃烧的新型撞击预燃室煤粉燃烧器,采用数值模拟的方法,研究其燃烧特性,得到了不同二次风进风角度和挡板角度下燃烧器流场分布、温度场分布、CO分布和NO分布。模拟研究表明,撞击预燃室燃烧器的煤粉燃烧分为两个阶段,在预燃室内第一阶段燃烧使风粉温度达到1300 K,这对劣质煤的稳定燃烧十分重要;挡板角度是影响预燃室内积灰的主要因素,挡板角度为45°时,挡板附近和预燃室内流场分布最合理。
- 李经宽王帅刘海玉樊保国金燕
- 关键词：煤粉燃烧器燃烧模拟
- 一种基于核密度聚类的电力负荷模式精细化识别算法研究被引量：8
- 2019年
- 密度峰值聚类算法(DPC)是一种基于密度的非监督学习算法.分析用电类型复杂的电力负荷数据集时,存在负荷曲线聚类效果过分依赖人为参数设定和无法识别潜在用电模式的缺陷.结合非参数核密度估计,使用带宽搜索与边界优化提出一种适应多类型复杂用户的电力负荷数据优化聚类算法.在某市10KV真实数据集中进行算法测试,使用Davies-Bouldin有效性指标对比优化前后算法聚类效果.结果表明改进算法在面向用户类型复杂的电力数据集时,能够实现已知用电模式精确识别与潜在用电模式的深度挖掘并显著提高聚类有效性.
- 张桐赫杜欣慧王帅
- 关键词：非监督学习模式识别非参数估计
- 基于密度峰值聚类优化的光伏发电功率预测被引量：5
- 2018年
- 密度峰值聚类算法具有收敛速度快、鲁棒性强、无需人为确定最佳聚类数等特点,具备较好的应用前景。为提高光伏功率预测的精度,提出一种将密度峰值聚类算法应用于短期光伏功率预测的方法,并进行了必要优化。该方法首先通过类间距离优化增强气象数据的可分性;然后利用密度峰值聚类对其进行无标签归类,通过灰色关联度匹配出与待预测日相关度最高的类别;最后将其作为Elman神经网络的训练样本,得到预测结果。Matlab仿真结果表明,该方法能够明显提高气象数据的聚类效果,并有效提高光伏功率的短期预测精度。
- 王帅杜欣慧姚宏民
- 关键词：光伏发电ELMAN神经网络
- 基于遗传神经网络的失能老人健康评估
- 2019年
- 针对人体健康评估所需参数多,专业性较强,家人对家庭卧床失能老人的健康状况难以准确判断等问题,与医院、养老机构和老年社区合作,提出一种基于遗传神经网络的家庭简单健康评估方法.首先挑选出家庭易测且能反映健康状况的5项生理参数作为特征向量,并对应设置3个健康等级,然后利用遗传神经网络建立生理参数与健康等级的映射关系,最后与一般神经网络进行对比.仿真结果表明,遗传神经网络模型预测误差更小,准确率更高,验证了方法在老人健康评估中的可行性.
- 王帅陶晋宜杨刚张晓雪
- 关键词：神经网络遗传算法失能老人
