智能挖掘（共8篇）
智能挖掘 篇1
美国学者加德纳的多元智能理论提出, 人存在多种智能, 语言智能、数理智能、身体运动智能、音乐节奏智能、视觉空间智能、人际交往智能、内省智能等。不同的学生有不同的智能类型, 所以也就有不同的学习方式。为发展学生的智能, 在课堂上要采取多元化的教学手段, 以适应不同智能类型的学生, 使不同类型的学生皆能得到发展。
学生的智能是在主客观因素的影响下不断地向前发展的。客观因素中, 父母、同学、教师等都会对学生的智能发展造成影响。其中, 教师的影响在学生长期的学习过程中非常重要。每一个教师的智能结构皆有所不同, 有的教师擅长逻辑推理, 课堂上表现为条理清晰、论证严密、前后一贯, 准确严密的思维过程能使学生变得理性;有的教师擅长渲染气氛, 积极调动学生的情绪, 给学生以思想教育, 在课堂中, 师生之间进行心与心的交流, 浓浓的爱意、和谐的氛围促进学生内省、自我激励;也有的教师擅长形体语言, 一举手一投足皆幽默、相得益彰, 他的动作、手势、表情、眼神中皆藏有教育, 能给学生极大的心灵愉悦, 促进学生各项智能的发展。
一、教师的语言对发展学生智能的作用
1. 创设良好的情境, 激活学生的智能。
课堂教学成败的一个关键问题是能否在开始就创设一个良好的教学情境, 激发学生的学习兴趣, 尽快地把学生的注意力集中到学习的内容上, 让学生养成强烈的学习欲望, 有效地调动学生学习积极性和开启学生的智能之门。可以利用神话传说、寓言、故事、谜语等活泼的形式引入新题, 创设良好的教学氛围, 诱发学生的思考。
本人在教学《太阳》一课中是这样开头的:传说古时候天上有十个太阳, 照得地面寸草不生, 人们热得受不, 就找了一个箭法很好的人 (后彝) 射掉了九个, 只留下一个, 地面上才不那么热了, 为什么不把第十个太阳全射下来呢?老师这一问题深深地把学生给吸引住了, 接下来学生就各抒己见, 讲太阳的各种用途。
再如, 在教学《观察蜗牛》一课中, 我则以一谜语引入:“名字叫做牛, 不会拉犁头, 说它力气小, 背着房子走。”一则谜语激活了学生的兴趣, 学生的注意力马上被吸引到教学中来。
2. 激发学生的思维力与创造力, 发展学生智能。
教师的语言职能不只在于把知识和道理传授给学生, 还担负着发展学生智能、激发学生思维力与创造力的任务。成功的教学语言, 或巧设矛盾, 适时点拨;或迂回曲答, 引而不发;或欲藏先露, 曲径通幽;或故设谜津、暗中指点等, 总是能有效地诱导学生积极思维, 使学生主动地创造性地完成学习任务。
对语言文字的仔细推敲, 巧设疑问能使学生思维变得严谨。
例如, 在教学“氢气的实验室智取”的原理这一课中, 我是这样设问的:为什么常用锌粒与稀硫酸, 而不用铁、镁与盐酸?增设对比实验发现:镁的反应太快, 氢气来不及收集;铁的反应太慢;而锌粒反应速度适中, 氢气有利于收集;盐酸具有挥发性, 收集到的氢气不太纯。
3. 能深入学生内心世界, 促其内省发展。
在教育教学的过程中, 师生之间不仅仅是知识的传递, 同时还伴随着心灵的接触, 情感的交流。教师通过肯定、赞赏、鼓励或一些典型的事例去激励学生, 可以使学生端正思想, 修正行为, 改变学习方式。这样, 学生的自我认识会提高, 自信心得以提高, 进取心会增强, 他们的内省智能就能得以发展。
教师要观察了解每一个学生的优点和长处, 善于发现他们思想上的每一个进步, 学业上的每一次成功, 善于捕捉他们每一个创造的火花, 每一次灵感的闪现, 并用热情洋溢的语言予以肯定与激励, 鼓励他们不断进取, 获得成功。
另一方面, 教师要善于挖掘教学内容中的教育因素, 去触及学生的心灵, 给学生以潜移默化的教育。
如本人在教育《时间的测量》一文中以诗句引入:“今日复今日, 今日何其少!今日又不为, 此事何时了?人生百年几今日, 今日不为真可惜。若言始待明朝至, 明朝又有明朝事。为君聊赋《今日诗》, 努力请从今日始。”总结时, 告诉学生, 时间是有限的, 但如能很好利用时间, 却能延长时间, 延长人的生命。美国“发明大王”爱迪生的79岁生日时, 对客人说:“我已经135岁了。”因为他每天工作18小时以上。
二、有效运用语言的方法
1. 以比喻、拟人等方法, 增设形象性。
学生的抽象思维能力在初中阶段还较弱, 教师要善于运用语言创造直观形象, 来帮助学生理解、掌握各种抽象事物、词语、概念、定理等, 使学生在充分的感性化、形象化的材料支撑下去理解抽象的事物。
如在教学《白细胞的功能》一课时, 我是这样说的:可不要小看白细胞这位“人体卫士”, 当身体某处受破损, 病菌乘虚而入时, 他们就闻风而动, 纷纷冲出毛细血管, 奋不顾身与病菌展开殊死搏斗, 直到将病菌消灭为止。一些白细胞由于吞噬了大量病菌, 自己也壮烈牺牲, 表现了舍己为人的献身精神和可歌可泣的英雄气概。
2. 以词语巧用、假言等形式, 增强趣味性。
我国古代大教育家孔子早就指出:“知之者, 不如好之者, 好知者, 不如乐知者。”瑞士心理学家皮亚杰明确地说:“所有智力方面的工作都要依赖于兴趣。”从中外教育家的话语中足见兴趣对于教育教学的重要性。学生的兴趣激发了, 他们会在愉悦的气氛中自觉、主动地接受知识, 他们的智能就能充分地得以激发。
教学《恒星的特点》时, 我根据“牛郎织女”的神话, 这样问学生:到了6月底, 牛郎因事务缠身, 无法准时赴约, 就给织女拍了一份电报, 那么, 织女能否在7月7日前收到电报呢?听了这番话, 学生以光的速度计算, 从牛郎星到织女星要14年时间, 这份电报绝对无法收到的。
3. 运用口诀、顺口溜等形式, 使知识简明易懂。
将知识浓缩成简单易记、朗朗上口的口诀或顺口溜, 能将一些抽象、深奥的道理形象化、生动化, 这样, 以语言的优势就促进了其他智能的协调发展。如氧化—还原反应牵涉到四个概念:氧化反应、还原反应、氧化剂、还原剂。这四个概念抽象且易混淆, 可编制以下口诀:得氧氧, 失氧还, 若说剂, 恰相反。
在学习化学式的书写时, 既要熟练书写元素符号, 又要牢记元素化合价, 还要一定的技巧, 学生很感头痛, 一教师编制以下口诀帮学生熟练掌握:正在左, 负在右;求共倍, 得个数;正总价, 负总价;代数和, 等于零。
总之, 教师语言对开发学生的智能作用是很大的, 作为理科教师往往在语言的表达上有所欠缺, 语言干巴, 条理不清, 缺少色彩。我们要努力学习, 多阅读, 多写作, 熟练掌握运用语言的手段和技巧, 使自己的课堂语言生动起来, 给自己的课堂披上美丽的语言外衣, 为发展学生的智能提供坚强的保障。
参考文献
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[2]教育部.科学 (7-9年级) 课程标准 (实验稿) [J].
成就在善于挖掘你的智能潜力 篇2
1某些能力可以经过训练而获得，如学习、阅读，推理能力等等。
2人具有一定的创造性能力，而这些能力能够被智力测验测出的可能性极小。
3个人特质在能力高低中是个重要因素。科学家对那些有杰出成就并证实具有非凡才能的人进行研究后发现，他们的个人特质中确有一些东西是有别于一般人的，除爱因斯坦具备的那种好奇心、固执以及自我批判的特质外，有高度创造性的人往往都有超过常人的性格开朗、独立性、想象力以及幽默感。
4大脑生化反应说明，有些能力直接受大脑控制，而不能被预先测知。如注意力(它是智能发展的重要作用力)主要受制于大脑控制情感的边缘系统，一旦对某一事物产生兴趣，便可立即作用于注意力中心。
了解了上述易被忽视的能力，将有助于你发现自身以及孩子身上尚未开发的潜力。在实际生活中，大多数人都只是在某方面或某些方面占有智能优势。例如，有人善于解答试题，有人擅长提出新的观点，还有人则在完成需要毅力的脑力任务中颇为得心应手。这些能力都是人类智能的关键性组成部分。为了挖掘各自那种类型的智力，你不妨用下列一些问题来检查一下自己：
1我喜欢从事什么工作?爱和文字打交道还是爱同数字打交道?喜欢抽象的概念，还是喜欢简单地按章办事?
2我乐于同人打交道，还是乐于办具体的事情?为什么呢?
3讲解事情；我爱画些图来进行，还是爱用语言描述，或更倾向加上动作来为自己的叙述增色?
4出现了新情况，我只是死板地将它记住，还是力图理解它?
5如果有人出个难题要我解答，或者让我编个故事，我会作怎样的选择?
6我善于抓住事物之间的内在联系，还是更善于掌握它们的外表特征?
7如果有项工作要求敏捷的反应，另一项则要求持久的耐心，我愿做前者还是做后者?
生活中我们天天遇到这类问题。处理这些问题要求我们具备各种能力。这些能力的结合就能增长人的聪明才智。如一个物理学家，他必需热衷于浩繁的数字计算和难题解答，而且能从数据的毫厘之差推导出实际运用中的天壤之别。
你对自己的智能特点比较有数以后，可以充分发挥自己的所长。然而，要真正提高智能，不经过艰苦的努力，还是难以达到的。那些由于非凡的智能而受到公众尊重的科学家，都有一种充满自信的特质，他们专爱向困难挑战，并善于从面临的新课题中学习原来不懂的知识。爱因斯坦算是最突出的一个，他总是十分耐心地控制住自己急于求成的心理，这确实不容易。这里再介绍几种我们每个人都可以藉以提高自己智能的方法：
1解决问题前先对问题进行系统的研究。在智商测验中成绩不佳的学生有个通病，就是冲动性。这种冲动性导致他们不对问题周密思考就盲目地臆猜答案。应当学会一步一步地解决每一个问题。
2努力提高阅读能力。大多数智商测验中有一种决定性因素，即较高的阅读能力，能正确判别词语关系，敏锐地发现词汇的意义差别，以及熟练地掌握其用法。培养这种能力只有通过阅读。阅读能扩大词汇量和增强逻辑思维能力。在阅读中人们可以发现，通过对词语进行分析、辨义，对提高理解能力确是获益非浅。
3为你及你的孩子提供促进思索的环境影响。对工人的调查发现，他们接受任何有创见的甚至十分“荒诞”的思想，是从来不耽心别人嘲笑的，而爱面子的人往往不能这样。不管是吃饭时，课堂上，还是庄重的交际场合，只要存在一种扼杀创新思想的环境影响，那么任何创见就难以萌发。
厦工XG822i型智能挖掘机 篇3
具有自主知识产权的智控挖掘机,“电控”代替“液控”,实现了工程机械控制系统的性能提升和跨代升级,是航空技术与工程机械融合的成功代表。
国内首台具有自主知识产权的智控挖掘机,成功应用了厦工最新研制的XGJE (厦工捷易)工程机械电传智能控制系统,实现了新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用。其采用的核心控制部件来自国际一流的飞行控制伺服系统,属国际首创,是国际工程机械智能化发展的前沿技术的研究与应用典范。
该机采用数字电传控制,简化操纵,可通过自学习和智能记忆再现功能实现自动作业。系统将更多的功能逻辑交给软件,大大简化多路阀的制造,提高组件、部件通用率,实现快速调试。自动怠速、工况适应自调节功能等多种控制策略的运用,可实现节能10%以上。应用高可靠航空多余度技术,避免了一次故障停机,最大限度保障作业时间。采用远程管理、自检测和故障诊断技术,融合物联网技术,可实现机器的远程调度、维护、升级等。模块化设计使得机器驾驶舱操作与远程操作切换自由、方便快捷,并可实现手机、平板电脑、专用控制器等多种操控方式。系统拓展应用方便快捷,仅需增加通用化的标准功能模块,再进行软件编程即可实现多种功能的定制。
浅谈液压挖掘机智能控制技术 篇4
初步研究国外中型以上的挖掘机产品可以看到,智能控制技术是国外挖掘机产品的核心技术和知识产权部分,中型以上挖掘机除了都具有类似转速传感节能控制外,分别从几个方面考虑,实现其智能化控制。从发动机、液压系统设计上降低系统损失;发动机与液压系统匹配上进一步减少功率损失设计、更人性化,简化作业,进一步提高作业效率;专制控制器提供作业信息收集及诊断等。其先进的智能控制技术主要体现在下列几个方面。
1 智能化的发动机高压共轨电控燃油喷射系统
目前,柴油机电子控制技术在发达国家的应用率已达到60%以上,国外中型以上的挖掘机都采用了电喷发动机,部分国内厂家也采用了电喷发动机。电喷发动机与机械式的发动机相比,具有更为强大的功率、环保性能、废气排放符合日、美、欧第三次限制标准、大幅度降低噪音、振动、燃油消耗。
智能控制技术应用于柴油机的调节系统正好可以实现多功能的自动调节,从而保证柴油机动力性、燃料使用经济性、可靠性和操作方便性等性能充分发挥。如今,电喷发动机的控制采用先进的高压共轨控制系统(直接数控系统)。高压共轨系统的特点可以归纳为:自由调节喷油压力(共轨压力控制)、自由调节喷油量、自由调节喷油率形状、自由调节喷油时间。在电控共轨系统中,由各种传感器—发动机转速传感器、油门开度传感器、各种温度传感器等—实时检测出发动机的实际运行状态,由微型计算机根据预先设计的计算程序进行计算后,定出适合于该运行状态的喷油量、喷油时间、喷油率模型等参数,使发动机始终都能在最佳状态下工作。
电子控制系统的异步控制特性可以使发动机各功能实现自适应,从而降低发动机的噪音,降低了油耗同时提高了动力性能与使用寿命;电子控制的燃油喷射技术带来了更高的燃油喷射压力,喷油的时机以及喷射量更好地匹配了作业载荷,极大地提高了燃油的效率以及作业循环时间;发动机采用了自动预热特性,从而使机器更快地进入作业状态,自动怠速节油特性更加省油。
通过电喷发动机的内嵌控制器M C U的C A N总线,可方便地与机器控制器进行数据通讯,实现柴油机性能检测与故障诊断功能,运行及检测数据的存储与传递。为实现智能化的挖掘机的功率匹配自适宜控制技术提供非常好的平台。
2 先进的液压控制系统
液压挖掘机控制系统是对发动机、液压泵、多路换向阀和执行元件(液压缸、液压马达)等所构成的动力系统进行控制的系统。
挖掘机液压控制系统主要有正流量控制、负流量控制等系统。国内中型以上挖掘机的液压系统兼顾成本、供货、采购周期等因素,大多采用负流量控制系统,个别采用正流量控制。负流量控制系统的特点是:能够充分利用发动机功率,根据负荷的大小自动调节泵的流量,自动地适应外载的变化,以降低无用的液压损失,减少系统发热、节能降耗。但是同时存在流量波动大,响应时间长,可操纵性能差等缺点;正流量控制的特点是:主泵与先导操作手柄输出的压力成正比,实现变量泵的实时控制,即按需供油,系统在中位或微操作时流量少,能量损失小,变量响应时间短,流量波动小,可操作性好,可提高工作效率9%,节油12%左右,同时克服了因压力补偿而造成的能量损失,系统可靠性更高。
许多国外厂家挖掘机液压系统一般多采用正流量控制,也有负流量控制。值得国内挖掘机生产商关注的是其利用液压油路中的油源进行回收再生技术,优化了液压系统本身的控制功能,大大提高了工作装置的速度,实现了各具特色的先进的液压控制技术。
如美国凯斯“会思考”的挖掘机,在液压控制上增加了液压速度补偿系统,采用双泵联合向动臂提升、斗杆的收放回路供油,再生回路可以向动臂下落以及斗杆收回油路供油。这些特性进一步地节省了燃油消耗,使土方施工进度更快。
又如日立新推出的ZAXIS240具有液压系统增效技术,“挖掘机增速系统”提高斗杆收回速度,将返回到油箱的动臂回流压力油再用于斗杆动作;“新型动臂再生系统”动臂下降时利用前端工作工作装置的重量,使液压油在动臂油路内中循环(再生)可以大幅度提高动臂/斗杆下降复合操作时斗杆的动作速度。
神钢SK250-8小臂回收可变再生、顺序合流系统等控制技术。
3 智能化的电子控制系统
国内挖掘机与国外的差距最大的是在控制技术方面。因为中大型挖掘机的控制技术是比较复杂的,尤其是在核心控制技术—电控技术方面。目前国内的控制水平仅限于实现相对简单的节能控制技术,而且还存在稳定性问题,在电控技术的中高端则几乎是空白。
国外挖掘机电子控制系统在20世纪80年代就引入了节能控制技术,而机、电、液、讯一体化技术在当前时代已迅速应用到挖掘机控制中。挖掘机智能控制技术逐渐以电子控制取代机械和液压控制,对电喷发动机、泵、各种阀和马达进行了全面综合的控制,实现了发动机与液压功率自适应智能控制技术,其控制技术的精细程度目前国内挖掘机是无法达到的。
国外中型以上的挖掘机都具有发动机和液压主泵功率自动匹配控制技术,主要体现在发动机和液压功率控制方面。如美国凯斯“会思考”的挖掘机,其PSCTM(精准液压控制系统),能在自动操作模式和液压控制系统下,使挖掘机实现“自动”挖掘。可根据负载的需要由车载计算机选择最佳的操作模式并自动地调节动力输出和作业速度以实现最佳的作业效率与经济性。这项独特的优点提供了精准的操作回馈,带来了更顺畅的操作并且提高了燃油消耗的经济性。
日本神钢的模糊控制、日立自动加速控制、神钢ITCS系统等等,都具有类似功能。即通过操作手柄的动作和液压泵的出口压力等的监控,可以自动调整发动机油门位置,同时自动调整液压泵与发动机的功率的合理匹配,使整机操作更人性化,减少操作人员的劳动强度。
而在挖掘作业动力模式的控制与以前相比,选择模式更为简单、合理,一般只有两种动力模式选择,即经济模式和重载模式。其控制原理不但有效地控制发动机转速、发动机扭矩、液压系统压力,还兼顾了燃油消耗量与作业量控制,具有低消耗、高工作效率。另外,还有相应的特殊作业模式选择,如破碎锤、各种前端工作装置作业模式的选择,通过多功能监控器设定各种特殊作业模式所需的液压油路、流量、压力,自动切换到相应油路。
近几年,国外一些挖掘机厂家还开发了电子控制辅助挖掘系统,主要利用安装在挖掘机工作装置上的角度或者倾角传感器,实时检测挖掘机的工作状态,利用电子监控器液晶界面显示工作装置的轨迹及铲斗末端坐标。在进行精细作业时,可以通过电子监控器输入要完成的工作面的形状,操作者可以按照提示进行工作,直到完成预定的形状。尤其是在挖掘复杂形状的工作面和平整作业中,该系统可以提高工作效率和精度。如果配合激光技术,还可以利用安装在斗杆上的红外接收装置,挖掘规定深度的基坑,该技术在提高精度的同时,也节约了人工成本。
还有其他附加的电子控制技术,在挖掘机电子控制上已达到很精细的程度。如自动挖掘控制技术、防误碰控制技术、防倾翻控制技术、碰到障碍物或者软土层时可以自动调节加减力等附加的控制技术。
4 智能化的监控系统
现在挖掘机所用的监控系统都是电子组合仪表的形式,由于挖掘机作业时要求有比较开阔的视野范围,国外监控器基本采用紧凑嵌入式安装方式,界面一般由大型液晶显示屏、按键区组成。显示挖掘机主要工作参数,如燃油量、发动机水温、液压油温、机油压力、发动机转速等。
国内挖掘机组合仪表外形、功能与国外相比,还有比较大的差距。国外挖掘机组合仪表除了具有基本监控系统功能外,还具有多种特殊功能。显示界面多采用高品质汉化液晶显示屏,其外形、显示界面等,各个厂家各具特色,更为出色的是其定时保养管理系统、便于售后服务人员的故障自诊断、便于切换各个工作装置所需的油路、设定相应工作流量、挖掘轨迹设定及动态实时显示、挖掘机后部情况监控等功能,是具有智能化的监控系统。
美国卡特彼勒320D监控器采用支持多种语言(包括中文)的彩色液晶显示屏,可进行调节,以便降低强光影响;易于读取和浏览信息,向机手提供机器状态警告、自动提供保养信息等。
日立Z A X I S 2 4 0多功能监控器采用大液晶屏,具有出色视觉效果,原有功能除监控系统基本功能外,还有提供故障自诊断信息、系统调试信息、用户预置信息显示等功能,监控器按键操作,可实时观察系统主要参数,如主泵输油压力、主泵控制压力、各个油路的先导压力及故障代码等参数显示,如需查询更多系统参数,可使用日立专用的手持式终端故障诊断仪,极其便于售后服务人员。在此功能的基础上又增加了有关保养期间通知、附件更换工作模式选择,通过显示屏点触式操作,轻松更换液压油路和流量切换;可选装摄像头,在多功能液晶显示器显示。
神钢SK250监控器模拟指针表盘、液晶显示屏、按键区。在必要的时候还可显示必要的养护项目,能及早检测电气系统异常并自动显示自我诊断功能,方便对机器工作状态的检查的售后服务诊断功能,对没有再现的也能进行确认故障来历记忆功能。
Trimble公司开发的CB430型仪表,以动画的形式实时显示挖掘机的运动轨迹,并提供坐标,而且显示屏的按钮可以实现视角切换。
小松的中挖仪表,一部分显示整机的工作参数,另一部分可以单屏和双屏的形式显示车体尾部安装的摄像头采集到的图像。
由此,可以看出,个性化的多功能监控系统是国内挖掘机需要努力的方向。
5 智能化的远程监控系统
工程机械远程监控系统是利用计算机技术、无线通信技术和卫星定位技术。随着无线通讯网络的发展,利用G P R S/G S M网络传递挖掘机工作信息成为一种需求。由于网络具有距离远、实时性强的特点,可以通过上网或手机短信的形式传递挖掘机的各种工作信息,实现远程监控管理。
国内挖掘机远程监控系统,实现的功能比较简单,有单纯的定位、锁/解锁的基本功能,少数的厂家也兼顾了简单的远程保养、管理功能;而国外挖掘机远程监控系统实现了真正意义上智能化服务,为制造商、经销商、银行、担保公司、最终用户带来更便捷、更直观的远程监控智能服务。
日立公司的远程保养管理系统e-S e r v i c e Owner’s site(远程保养管理系统),位置、保养、报警等工作信息;方便客户远程查询机器信息,客户可通过上网获得对液压挖掘机的工作管理;便于售后服务的快速反应,分析运行履历,分析异常原因,迅速对液压挖掘机的故障进行远程诊断,并及时解决。
神钢的探望系统定位、机器工作信息远程监控、便于售后服务人员的及时周到的服务、可查看服务诊断功能,自动列出或下载诊断结果、可远程设置总工作时间和维修保养时间、提升管理中心的分类查询功能,提供更为周到的服务。
6 混合动力控制技术
目前,鉴于混合动力系统在汽车上的成功运用,在液压挖掘机上装备混合动力系统成为一种可能,并已受到许多液压挖掘机制造商和科研机构的重视。挖掘机功率匹配的目的在于充分利用发动机的输出能量,但由于发动机工作点的变化致使其自身效率低下,通过采用混合动力驱动来改善发动机的工作条件是液压挖掘机节能的另一重要研究方向。目前混合动力采用油电混合动力和液压混合动力两种方式来实现。
相比,油电混合动力比较适合挖掘机。2004年,小松对应用于挖掘机械的串联式混合动力系统进行了研究,研制成功世界上第一台混合动力液压挖掘机的试验机型。随后,神钢、卡特彼勒等公司也推出了自己的混合动力挖掘机。这些公司普遍采用的是油电混合的解决方案,借助蓄电池、超级电容等储能元件,在小负载工况下由柴油机驱动发电机向储能元件蓄能,在大负载工况下再将储存的能量释放出来驱动电机,作为辅助动力与柴油机一起满足峰值负载功率的要求,或者用电机直接驱动液压系统,实现柴油机输出功率和扭矩的均衡控制。这样,就可以在设计中按照平均负载功率来选择柴油机,用功率较小的柴油机来驱动大吨位挖掘机,而且柴油机的运行工况平稳,始终处于高效运行状态,因此能大幅提高燃油效率。目前,挖掘机上所用的混合动力系统还存在一些缺陷,真正产业化还有许多工作需要做。
在国内挖掘机上,对混合动力的研究还只是处于初步理论阶段,由于所选器件的制造成本高、各器件在机器上布置安装空间等的局限性、油电混合动力系统能量转换经历了柴油机—发电机—蓄电池—电动机—液压泵—液压缸、液压马达等多个环节,存在多环节的能量损耗,使其未能达到采用混合动力驱动来改善发动机的工作条件、节能的真正目的。但其发展前景非常乐观,这也是挖掘机节能技术研究的未来发展趋势。
智能挖掘 篇5
1 引言
人工智能用于异常数据检测的方法很多, 传统的如基于统计 (statistical-based) 的方法、基于距离 (distance-based) 的方法[1]、基于密度 (density-based) 的方法[2], 基于聚类的方法[3]等。但这么传统的异常数据检测方法仍然存在着一些缺陷与不足。基于统计的数据检测方法要求预先知道被检测数据的分布情况, 基于距离的方法中距离函数与参数的选择存在较大的困难, 基于密度的数据检测方法方法时间复杂度较高, 这些问题极大地限制了异常数据挖掘算法在现实中的应用。本文重点论述人工智能方法用于异常数据挖掘的发展史, 分析和比较各自的优缺点。
2 常用于异常数据挖掘的几种人工智能方法的分析
2.1 神经网络方法
神经网络模型主要由三层结构组成, 主要包括输入层、隐含层和输出层。第一层为输入层, 输入层的节点代表多个预测变量, 输出层的节点代表多个目标变量, 位于输入层和输出层之间的是隐含层, 神经网络模型的复杂度取决于隐含层的层数和节点数。每一层的节点都允许有多个。神经网络模型主要用于解决回归和分类两类问题, 其结构图如下图所示。
从上图可得, 节点X1, X2, X3作为神经元的输入, 代表多个预测变量, 它可以是来自神经网络的信息, 也可以是另一个神经元的输出;W1, W2, ……, Wn是神经元的权值, 表示各个神经元的连接强度。通过神经网络模型的结构图可知, 该方法的实现过程:首先将每个训练样本的各属性取值同时赋给第1层即输入层;各属性值再结合各自的权重赋给第2层 (隐含层的第1层) , 第1层隐含层再结合各自的权重输出又作为下一隐含层的输入, 最后一层的隐含层节点带权输出赋给输出层单元, 输出层最终给出各个训练样本的预测输出。
2.2 蚁群聚类算法
在数据挖掘中, 聚类是一个活跃的研究领域, 涉及的范围较广。许多计算机学者们通过模仿生物行为提出一系列解决问题的新颖方法。蚂蚁搜索模式样本所归属的聚类中心的概率计算公式如式 (1) 。
其中, α, β为参数, 初始聚类中心为随机选取的k个模式样本点。τ (i, j) 为样本Xj到聚类中心mj之问的信息素i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, k;η (i, j) 为启发函数, 其表达式如式 (2) 所示。
其中, dj为模式样本Xj到聚类中心mj的欧氏距离为 (i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, k) 。
蚂蚁搜索整个模式样本空间, 形成一个聚类结果后, 聚类中心mj各分量的值为该类Cj中模式样本各属性的均值, 计算公式如 (3) 。
2.3 基于知识粒度的异常数据挖掘算法
粒计算是人工智能领域新发展起来的一个研究方向, 该方法针对不确定性信息进行处理。它主要包括三种模型, 分别是粗糙集模型、模糊集模型与商空间模型。该方法的基本思想是利用不同粒度上的信息进行问题求解。该理论在多个领域得到了广泛的应用, 如数据挖掘、决策支持与分析和机器学习等。知识粒度为异常数据挖掘处理不确定性数据提供一种新的解决方法。基于知识粒度的异常数据挖掘算法, 该算法不需要预先知道数据的分布情况, 并且采用知识粒度度量各个对象间的距离与异常度时, 能有效挖掘出异常数据。
3 各方法的比较
通过以上各种方法的分析, 各种方法具有各自的优点以及不足之处。基于聚类的数据挖掘方法侧重与于聚类的问题, 该问题极大地限制了该算法在实际生活中的应用。神经网络方法用于数据挖掘, 是人工智能中较早应用于数据挖掘领域的方法之一, 能够较好的进行异常数据的挖掘, 但是该方法的层数的确定比较困难, 同时该方法的时间复杂度比较高;蚁群聚类算法是在聚类算法的基础上改进推广而得, 能够达到异常数据检测的目的, 但该算法的收敛速度慢, 而且算法存在随机移动而延长聚类时间。
4 结束语
异常数据挖掘研究是一个有价值的研究问题, 近年来引起越来越多的学者关注和研究, 从而使得异常数据挖掘算法取得了新的进展, 在生态系统分析、公共卫生、气象预报、金融领域、客户分类、网络入侵检测、药物研究等方面得到了广泛的应用。希望本论文中的方法可以给读者提供更多异常数据挖掘方面的思路, 并且能够很好的将人工智能中的方法运用异常数据挖掘中, 克服各种方法不足, 让人们能够更好的应用。
摘要：随着计算机、网络通信技术以及无线传感硬件设备的快速发展, 数据挖掘技术引起了人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术中异常数据挖掘的理论与方法, 重点介绍了人工智能方法在异常数据挖掘技术中的应用, 并对几种异常数据挖掘技术进行了分析和比较。希望使用者能够以这些方法为基础提出更好的方法。
关键词：数据挖掘,异常数据挖掘,人工智能
参考文献
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智能挖掘 篇6
1 数据挖掘技术概述
1.1 概念
数据挖掘技术是一种新型的信息处理技术, 它将数据的使用, 由低层次的联机查询, 提升到了一个新的高度, 即分析预测、决策支持等高等应用。数据挖掘能够对数据进行微观、宏观的统计分析, 并且对数据关系进行综合推理, 寻找数据之间存在的关联性、发展趋势等。数据挖掘技术可以通过获得诸多的知识信息, 对高级决策活动进行指导。
1.2 典型数据挖掘系统结构
根据数据挖掘的广义概念, 其典型系统结构图如图1所示。
源数据信息存储库的主要作用是存储基础原始数据, 通过数据清洗、整理、加载对数据进行处理, 使之符合规定的要求。数据库服务器是按照用户的挖掘请求, 提取有关的数据, 供用户使用;数据挖掘引擎是数据挖掘的核心内容, 由功能模块构成, 可以执行分类、特征化、预测等任务;用户界面是用户与数据挖掘系统进行通信的桥梁, 可以实现系统和用户之间的互动。
在知识发现的整个过程当中, 数据挖掘是一个基本的步骤。要进行知识发现, 就要从数据源当中寻找有关的数据, 将其组织为适合挖掘的数据组织形式;再利用相应的算法, 获得所需要的知识;最后, 可以根据所得知识, 对其进行评估, 将有应用价值的信息加载到智能系统当中。
1.3 数据挖掘模式
数据挖掘模式的主要目的是发现知识。知识要通过某些模式被发现出来。数据挖掘系统当中, 能够使用的知识表示模式有很多, 通过分析知识表示模式及使用方法, 可以更加直接的了解挖掘系统具有的特征。数据挖掘模式一般可以分为两种, 即描述、预测。描述性挖掘能够刻画数据库中数据的特点, 预测性挖掘主要根据已有数据, 进行推断和预测。对数据挖掘模式进行分型, 主要可以分为关联分析、概念描述、分类预测、孤立点分析、聚类分析等。
2 电网数据智能分析数据挖掘算法模型
按照电网的业务数据特点和数据挖掘需求, 在进行数据分析时主要采用两种算法模型, 即关联和预测。关联分析是在电网相关数据中, 寻找分类属性和和决策属性之间存在的某种关联关系, 从而方便在宏观上对电网数据进行把握。预测指根据已有的基础数据和数据之间的关联关系, 对未来的发展趋势进行时序预测, 从而有依据的制定如燃料计划、发电计划、供电计划等, 达到科学安排电网建设、电源的目的。
关联算法模型是寻找数据间的关联规则, 关联规则挖掘则是寻找常规方法难以发现的数据之间的关系规律;时序预测算法是通过对电网的用电量、负荷、发电量等关联因素及发展趋势的分析, 进行预测研判, 为电力系统扩建规划、发展速度、工业布局、电网资源分配等提供数据依据。按照预测期限的不同, 预测可以分为长期、中期、短期、超短期等, 还可以分为年度、月度、日、小时等预测。电网数据智能分析使用的预测模型图如图2所示, 其中预测模型包括指数平滑分析模型和线性回归分析模型。指数平滑分析是指任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。线性回归分析模型是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个数据变量因素之间关系进行建模的一种分析模型。在对电网数据进行分析使用单一预测算法的同时, 也采用综合预测算法, 即将两个以上的预测模型的测量值, 进行适当的处理, 将平均值当做最终的预测结果。
3 电网数据智能分析系统的体系结构
基于数据挖掘技术和挖掘算法模型, 通过构建电网数据智能分析系统, 能够对电网数据 (包括用电量、发电量、用电负荷等) 进行关联性分析、时序预测, 数据使用多维数据库进行存储, 有一定的参考价值, 电网数据智能分析系统的体系结构图如图3所示。
(1) 数据预处理。电网数据智能分析系统对电力资源信息、运行情况、发电用电信息等基础数据, 通过数据预处理, 进行清理和整理, 提供高质量的有效数据。数据预处理的概化处理, 即通过将基础数据由连续值分为离散值, 为基础数据划分范围, 减少属性值的数量, 便于数据的挖掘和展示。
(2) 多维数据模式数据仓库。通过建立多维数据模式数据仓库, 从多角度多层次进行数据查询和分析, 根据不同的数据需求建立起各类多维模型, 例如将发电用电、负荷潮流信息分解建立成电压主题、电流主题、负荷主题等的数据模型, 并组成数据集市开放给不同的上层分析使用。
(3) 多维关联性分析。按照多维关联规则技术, 按照电网运行特征, 提炼出相关的记录数据, 组合为新的数据记录表, 寻找表中诱因值和结果值组成的字段, 从而推导出分析因素的关联规则, 分析客观因素对分析因素的影响;预测, 主要使用时序预测模型, 分析电网历史数据, 预测其发展趋势。通过分析历史数据, 寻找其存在的一般规律, 使预测尽量的符合实际情况;
(4) 可视化显示。是将挖掘的结果以图形的形式, 展现给用户分析查看使用。
4 电网数据智能分析系统应用
随着信息技术在电力系统的广泛应用, 要保证其在市场环境下能够安全运行, 就要对电力系统中的数据进行有效分析。通过建立电网数据智能分析系统, 从而为数据挖掘技术的应用提供条件。分析系统的具体应用可以总结为以下方面:
设备运行状态预测。通过对电网设备的运行状态进行监测, 收集状态信息进行分析预测, 以便及时发现并且解决问题, 从而提高设备的可靠性, 降低设备维护成本。
故障信息分析判断。电力系统处于运行状态时, 如果系统出现问题, 保护装置的动作信息就会把故障的有关信息传送给调度中心, 调度员会根据以往的经验对问题进行分析、处理。通过将故障信息导入到电网数据智能分析系统中, 建立故障数据挖掘算法, 可以对故障的数据进行分析, 提取故障特征, 使之成为调度员对电力系统故障进行快速判断和处理的依据。
市场发展趋势研判。通过对电力用户的特征进行合理分析, 将市场分为群组, 分析用户的用电特征, 能够有效预测短期内的市场需求, 从而为市场发展趋势决策提供数据依据。
5 结语
数据挖掘技术目前仍在不断地发展, 诸多研究机构都对其进行了探讨研究, 已被广泛地应用在许多行业。数据挖掘在电力行业中的应用还需要进一步的不断探索和研究, 使其能够更好地在电力系统业务发展中得到应用, 提高电力系统的稳定运行水平。
摘要：数据挖掘是对数据进行分析理解, 揭示数据内部关联规则的一门技术, 是数据分析的主要手段之一。它能够从大量有噪音的数据中, 挖掘出其蕴藏的知识信息。其挖掘模式主要包括聚类模式、序列模式、关联模式、分类模式等。电网数据智能分析系统运用数据挖掘算法, 对电网的设备信息、运行数据、日报数据进行分析, 清理大量初始数据, 按照电网运行的特点, 分析和因素有关的数据, 将其记录到数据库, 通过相应的挖掘算法, 获得所需的数据, 从而为电网的安全运行提供理论基础和支持。本文主要论述了数据挖掘的概念、模型, 电网数据智能分析系统的设计模式、体系等, 对有关技术进行简单的分析。
关键词：数据挖掘,电网数据智能分析
参考文献
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智能挖掘 篇7
瞄向“智慧城市”
在近年来从单一的分销商转变为提供完善的服务和解决方案的IT服务提供商角色后, 神州数码瞄向了“智慧城市”这一新的方向。近日, 神州数码与施耐德电气签署战略合作协议, 成为施耐德电气综合布线产品领域的指定分销商, 瞄准大型数据中心的建设, 力图成为智慧城市“布线”主角。
对于合作初衷, 神州数码集团副总叶海强称, 一是施耐德电气智能生活空间事业部可以提供结构化综合布线系统、智能照明系统等适用于商务应用、数据中心等领域的解决方案和服务能力, 二是构建绿色节能的数据中心恰恰是神州数码智慧城市战略中很重要的一部分, 因此双方的合作也将为绿色数据中心建设提供更完备的解决方案。
在此之前, 神州数码与施耐德旗下APC有着良好的合作基础, 也就其消费类综合布线等产品进行过合作。“此次神州数码在与施耐德电气的合作中将发挥其分销代理渠道的优势, 同时从用户需求出发, 在提供优质的产品的同时, 还会重点提供绿色数据中心解决方案, 并在政府、医疗、电信、大中型数据中心等领域展开全方位的合作, 为客户创造更多的价值。”叶海强表示。
数据中心大投资带来高要求
施耐德电气中国副总裁殷涛表示, 今年ICT业界对数据中心的投资将会非常大, 对其可靠性、安全等方面的要求也会更高, 而施耐德提出的综合布线系统, 就是对高端数据中心布线的全面支持。
对此叶海强也表示了肯定:“布线不是新事物, 但通过布线进行能耗的管理, 对于绿色数据中心是个新的角度。我们希望开拓一个新的战场, 围绕数据中心的全面布局。布线控制能耗是一个新的机遇, 基于此次合作双方将开拓一个新的商业方式。
挖掘机雨刮器智能控制电路设计 篇8
关键词：挖掘机雨刮器,保护装置,雨刮控制器
1 零部件说明
1.1 关键零部件
雨刮控制器, 行程开关SQ, 继电器J1, 继电器J2, 雨刮连续开关K1, 雨刮连续开关K2;雨刮电机D。
1.2 零部件位置及功能说明
(1) 为完成雨刮保护功能在下图所示的驾驶室内部右上方增加一个行程开关SQ, 如图1所示。
(2) 前窗打开过程如下所述, 如图2。
a.向内将门锁 (1) 拉到两侧的解锁位置;b.握住下部手柄 (3) 的同时向上提车窗;c.然后握住上部手柄 (2) , 向上并向后拉车窗直到其锁定位置。
注:当前窗完全打开后能够有效触发行程开关使其常开触点闭合, 常闭触点断开。
2 原理图, 如图3所示
原理图简要说明:继电器J1的线圈的一端接行程开关SQ常闭触点的一端, 行程开关SQ常闭触点的另一端接地, 继电器J1线圈的另一端经雨刮连续开关K1接电源;继电器J1常开触点的一端接雨刮控制器, 继电器J1常开触点的另一端接行程开关SQ常闭触点的一端, 继电器J2线圈的一端接行程开关SQ常闭触点的一端, 行程开关SQ常闭触点的另一端接地, 继电器J2线圈的另一端经雨刮间歇开关K2接电源;继电器J2常开触点的一端接雨刮控制器;继电器J2常开触点的另一端接行程开关SQ常闭触点的一端。
3 控制过程
当挖掘机前窗拉起时, 前窗碰触行程开关SQ, 行程开关SQ的推杆动作, 行程开关SQ的常开触点闭合, 与继电器1和继电器2的线圈构成回路。此时如果按下雨刮器连续开关K1或雨刮器间歇开关K2会导致继电器J1或继电器J2的线圈接通带电, 从而常闭触点断开, 常开触点闭合。由于雨刮控制器的第5针与继电器J1常开端连接, 第8针与继电器J2常开端连接, 当前窗拉起时第5针或第8针与地线接通。通过编程可以实现当雨刮控制器第5针或第8针与地线接通时, 控制器对电机的输出信号终止暨此时可以确保即使按下雨刮连续开关K1或间歇开关K2雨刮电机都不会工作, 刮臂不会摆动。当挖掘机前窗放下时行程开关SQ的推杆复位, 行程开关SQ的常闭触点闭合, 雨刮连续开关K1和雨刮间歇开关K2才能控制雨刮电机D的工作。
4 结语
以上所阐述的控制方法本人以成功申请国家实用新型专利, 专利号201120542467.0, 目前此控制方法已在挖掘机上广泛使用。
参考文献
[1]行程开关 (JB/T 5553-2006) 机械工业出版社, 2007.