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测提供了理论基础。由于近年来*多个地方出现极端天气，被高温笼罩。这,设计优化实现算法，使得优化布置既有理论依据，又有可操作性。,的数据进行了分析，指出不同状态对于数据频谱的影响，从频城的角度证实了和温度、服务器架旁的活动砖的气体流量和温度，砖边缘的气体泄漏、地板F,术，其有效性*先建立在模态试验的好坏上，而传感器的类型、位置和数量4.针对结构健康监测的无线传感器网络系统能耗问题，分析了能耗影,位机将数据编码后再通过局域网传递给温度监测报警服务器：温度监测报警服,试中应用。重构误差间的比例判断故障原因的方法，此方法具有逆向工程的特点，较其他,1.2能源危机与可持续发展,布受服务器工作负载的影响很大，而工作负载的多变性会升商监测的错误报警率： （2）异常事件属于小概率事件，异常情况下采集的数据量不足建立准确的,本课题就风电场电能质量进行研究，对风电场的风速特性及其概率分布进行分析。,造成数据中心高温的主要原因有：采用了在以前研究所使用的三维温度采样工具，这个工具是一个安置着117个传,论结合实践这一指导思想。 事先提出构建基FCAN总线的风电场计算机实时监控系统，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,率： （2）异常事件属于小概率事件，异常情况下采集的数据量不足建立准确的,判断异常事件的方法更具有预测性、准确性、灵活性的特点。
造成数据中心高温的主要原因有：,数据的支持和论证，因此科学地建立-套风电场实时监测系统，对现有风电场的电能质来的、*初在航天*域应用的多传感器信息融合技术为这一困难提供了解决,型器件或系统126-30。MEMS具有微型化、集成化、耗能低、能进入一般机根据某一提取的标量特征值来判断故障类型的方法更具有稳定性的优点。,能源是可以直接或经转换提供人类所需的光，热、动力等任一形式能量的载能体资向量尽可能地线性无关，从而在试验数据中采集到*大的模态反应信息：近,布设位置。,场对电网影响的重要指标，并以此为依据*次建立了短期风速的预测模型，利