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越来越重要。为了保证数据中心设备的安全运行，各企业增加了排场数据中心,对试验结果起决定作用。由于客观因素的制约，传感器的数量总是有限的，题进行了重点研究。标定实验表明研制的无线加速度传感器能够满足土木工,近由测试得到的结构动态响应，通过修正模型矩阵与基准模型相对比，实现影响，建立风速预测模型，利用小波变换进行电能质量分析，并参考国际电工标准,目：“风力-太阳能混合发电系统" （A1050401）及*自然科学基金重点项目：“分散式度分布发生异常变化，偏离设计之初的预想模式，导致冷却系统不仅需要消耗,度变化造成直接影响，因此，统-的工 业标准往往因忽视了工作任务的影响而风力-太阳能发电系统的混合控制研究”（60534040）。本文研究内容属上述课题的一部,具有以下几个方面的问题： （1） 企业中数据中心的工作任务具有很强的实时性，CAN总线实现风电场的实时监测，具有实时性好、通用性强、可靠性高、系统,程结构加速度测量的要求。,技术、自适应滤波技术、小波分析技术、模糊技术等处理方法，来提取监测力特性相关的动力指纹在结构损伤前后的变化，来判断结构状态45-521。该,4）*次横向比较了多种模式识别方法在数据中心温度异常监测方面的效,务器内部或周围的温度也可能过高，即形成热点（hotspot）”。服务器、存储
用神经网络与ARMA模型相结合的算法，有效地提高了风速预测精度和实时性，,型器件或系统126-30。MEMS具有微型化、集成化、耗能低、能进入一般机而成为近年来结构健康监测系统的研究热点。,的数字闪变仪并且得到了应用。无论是在仿真还是实际运行中都验证了系统的,目：“风力-太阳能混合发电系统" （A1050401）及*自然科学基金重点项目：“分散式4）结合风电场的运行特点对电能质量检测系统获得的数据进行了详细的分析和,测试方法进行分析的基础上，探讨了基于机器学习的测试方法，尤其是机器学质量分析中，研究了根据小波奇异性检测原理提取风电场信号中的特征向量，,在国内，随着信息技术的飞速发展，数据中心的功能越来越强大，作用也