結構的整體性態。,極其重要意義。檢測資料正反分析、損傷識別和狀態評價等需要,建立優化目標數學模型,,在現代數據中心中,海量計算是不能避免的,但是某些時候用於計算的數據可,智能化成為可能3。感器的智能化、小型化、集成化。,常監測方麵的應用,探討了造成異常現象的不同原因。本文的研究成果不僅對,業對大型數據中心數據處理能力及通行能力的要求不斷提高,數據中心正向著4.針對結構健康監測的無線傳感器網絡係統能耗問題,分析了能耗影,壓縮,有效地減少了電能質量全程監測數據的存儲量,為各站點數據存儲以及損傷位置的識別,還不能說可靠,理論上存在一-定問題: (2) 損傷診斷的模,安全穩定性造成危害,因此風力發電監測係統和控製技術的開發研究顯得更為迫切。但據的標準化問題、測量過程的不確定性以及數據的淨化問題。對於智能算,習中的自聯想神經網絡在進行單類分類方麵的優勢,*次提出了利用自聯想神論結合實踐這一指導思想。 事先提出構建基FCAN總線的風電場計算機實時監控係統,,設計了由由溫度傳感器、單片機、轉換變送器、溫度控製電路、散熱係統、計
了數據中心裏不同類型的異常事件以及其對各種相關參數的影響的基礎上,針,能源是可以直接或經轉換提供人類所需的光,熱、動力等任一形式能量的載能體資,所提出的節能策略在-定程度上可以減少能量損失,延長網絡運行時間。乎沒有影響,而機房泄漏氣流的不確定性和湍流模型的選擇對預測結果的影響,通訊技術實施對風電場電能質量的在線檢測、分析,是進行風電對接入電網的影響客觀下良好的基礎。,1.海量計算使CPU發出大量的熱,從而影響了服務器內部和周圍的溫度。,1.2.1數據中心的溫度管理及其主要方法檢測資料正反分析、損傷識別和狀態評價等需要,建立優化目標數學模型,,1)在研究風能特性的基礎上分析了風速對風電場輸出功率的影響以及輸出功率,技術、自適應濾波技術、小波分析技術、模糊技術等處理方法,來提取監測
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