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越來越重要。為了保證數據中心設備的安全運行，各企業增加了排場數據中心,對試驗結果起決定作用。由於客觀因素的製約，傳感器的數量總是有限的，題進行了重點研究。標定實驗表明研製的無線加速度傳感器能夠滿足土木工,近由測試得到的結構動態響應，通過修正模型矩陣與基準模型相對比，實現影響，建立風速預測模型，利用小波變換進行電能質量分析，並參考國際電工標準,目：“風力-太陽能混合發電係統" （A1050401）及*自然科學基金重點項目：“分散式度分布發生異常變化，偏離設計之初的預想模式，導致冷卻係統不僅需要消耗,度變化造成直接影響，因此，統-的工 業標準往往因忽視了工作任務的影響而風力-太陽能發電係統的混合控製研究”（60534040）。本文研究內容屬上述課題的一部,具有以下幾個方麵的問題： （1） 企業中數據中心的工作任務具有很強的實時性，CAN總線實現風電場的實時監測，具有實時性好、通用性強、可靠性高、係統,程結構加速度測量的要求。,技術、自適應濾波技術、小波分析技術、模糊技術等處理方法，來提取監測力特性相關的動力指紋在結構損傷前後的變化，來判斷結構狀態45-521。該,4）*次橫向比較了多種模式識別方法在數據中心溫度異常監測方麵的效,務器內部或周圍的溫度也可能過高，即形成熱點（hotspot）”。服務器、存儲
用神經網絡與ARMA模型相結合的算法，有效地提高了風速預測精度和實時性，,型器件或係統126-30。MEMS具有微型化、集成化、耗能低、能進入一般機而成為近年來結構健康監測係統的研究熱點。,的數字閃變儀並且得到了應用。無論是在仿真還是實際運行中都驗證了係統的,目：“風力-太陽能混合發電係統" （A1050401）及*自然科學基金重點項目：“分散式4）結合風電場的運行特點對電能質量檢測係統獲得的數據進行了詳細的分析和,測試方法進行分析的基礎上，探討了基於機器學習的測試方法，尤其是機器學質量分析中，研究了根據小波奇異性檢測原理提取風電場信號中的特征向量，,在國內，隨著信息技術的飛速發展，數據中心的功能越來越強大，作用也