具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

基于一种混合的节点定位算法的研究

针对基本的DV-Hop节点定位算法会产生不良的节点和多级跳带来的累积误差以及未知节点的坐标没有进行修正等缺点,提出了一种改进的混合节点定位算法WHDV-Hop算法,改进后的算法定位误差率明显比改进前的定位误差率小,通过MATLAB软件对节点定位误差方面进行仿真验证,仿真实验结果证明该改进后的算法稳定、可靠,易于实现。与DV-Hop算法相比,定位精确度提高了4.65%,计算量减少,降低了能量消耗水平,实现预期的目标。     

多策略改进 MPA 算法与 HKELM 的变压器故障辨识

为解决目前变压器故障诊断精度低的问题,提出一种多策略改进海洋捕食者算法( MPA) 与混合核极限学习机 (HKELM)的变压器故障辨识方法。 首先通过核主成分分析法(KPCA)对高维线性不可分的变压器故障数据进行降维,获取特 征支持数据;然后通过伯努利混沌映射、改进阶段转换判据、最佳候选者等策略综合改进 MPA,加强全局开发能力;最后使用改 进的 IMPA 算法对 HKELM 的参数寻优,构建变压器故障诊断模型。 为验证模型有效性,分析比较常用算法优化的 HKELM 的 4 种变压器故障诊断模型。 其中 IMPA-HKELM 的诊断精度为 94. 7%,相比于另外 3 种基础算法优化的模型,诊断精度分别提升 了 5. 4%、8%、10. 7%。 结果表明,提出模型有效提升了故障诊断的分类性能,并实现了较高的故障诊断精度。     

电动汽车串联型电弧故障检测方法

电弧故障是引发电气火灾的主要原因之一。在电动汽车电气系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等严重事故。为快速、准确地检测电动汽车串联型电弧故障,搭建了电动汽车故障电弧实验平台,采集不同工况下干路电流时间序列并建立了样本库。通过轻量化卷积神经网络,建立了基于改进Mobilenet网络的串联故障电弧检测模型。通过对比分析学习率、网络层数、样本长度,对模型进行了优化。该优化模型通过干路电流可实现电动汽车串联型故障电弧的检测和故障选线,检测准确率达到96.39%,论文为电动汽车电气系统电弧故障检测提供了一种可行性方案。     

永磁同步电机低复杂度双矢量预测电流控制

针对永磁同步电机传统模型预测电流控制中存在计算负担重和电流脉动大的问题,提出一种低复杂度双矢量预测电流控制方法。首先,利用电流无差拍控制原理快速获得下一周期的第一电压矢量,相比传统方法可减少一个周期的预测次数。其次,进行第二电压矢量的选择时可以采用非零电压矢量,增大备选电压矢量的覆盖范围。最后,根据均方根电流脉动方程,确定满足最小电流脉动条件下各个电压矢量的最佳作用时间。仿真和实验结果表明：相较于传统单矢量、双矢量预测电流控制方法,所提低复杂度双矢量预测电流控制方法能够有效抑制电流脉动,降低算法的复杂度和计算量,提高了永磁同步电机控制系统在实际中的运行性能。     

基于GPIO的永磁同步电机模型预测转矩控制

在永磁同步电机模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)中,由于目标函数控制变量的量纲不同,为了在代价函数中选取最优的权重系数,提出一种改进高斯变异鸽群算法(Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algorithm, GPIO)实现权重系数自整定。首先,基于代价函数最小化原则设计PIO的目标函数,用电流id、iq脉动误差均方根评价权重系数。其次,在传统高斯变异算子的基础上引入自适应调整动态参数实现变异。仿真和实验结果表明,将改进后的算法应用于永磁同步电机模型预测转矩系统,能在较少的迭代次数内整定出最优的权重系数,极大地降低了转矩误差和电流谐波畸变率。     

基于深度确定性策略梯度与模糊PID的直流微电网VRB储能系统就地层功率控制

针对直流微电网全钒液流电池(vanadium redox flow battery, VRB)储能系统在实际运行时就地控制层中的功率控制器存在时滞、精度低及抗干扰能力差等问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度与模糊PID的功率跟踪控制策略。首先,建立VRB的等效电路模型来描述功率传输特性,并设计了由模糊PID与深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法组成的复合控制器。将模糊PID作为主控制器对功率环进行控制,DDPG作为辅助控制器来补偿功率跟踪误差。然后,设计了VRB储能系统就地层功率跟踪控制器,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)对PID参数和模糊规则进行优化,并通过阶跃信号对优化后的系统输出响应进行测试。同时将分配指令功率与储能单元给定功率偏差作为数据集在DDPG中进行训练,以提高主控制器的响应速度和抗干扰能力。最后,通过在3种不同场景的算例下进行仿真,验证了控制策略的有效性及稳定性。结果表明：所提控制策略在电池充放电时,能够快速地跟踪到功率指令值;实时跟踪时,跟踪功率值与调度指令值偏差小于±2%;受到扰动时,能准确修正功率偏差,满足实际要求。     

基于 SST-SCKF 的运动目标超宽带定位算法研究

使用超宽带(UWB)进行定位过程中,卡尔曼滤波是一种常见的降噪方法,但由于对非线性系统滤波性能差,且定位目标运动轨迹易超出基站布局区域以及受到异常噪声干扰,会影响定位系统的准确性和稳定性。针对这一问题,提出一种对称强跟踪(SST)平方根容积卡尔曼(SCKF)算法,通过引入对称时变渐消因子调节各协方差矩阵,实现改变误差协方差矩阵中多重衰落因子矩阵的工作方式,进而调整滤波增益,计算复杂度虽略有增加,但增强定位模型的适应性与鲁棒性。仿真验证表明,在异常噪声干扰下,改进后的算法(SST-SCKF)相较于SCKF/多重渐消因子的SCKF(ST-ASCKF)算法可有效提高定位准确度,且定位轨迹较于单渐消因子的SCKF算法(STSCKF)更为平滑;利用SST-SCKF算法设计基于UWB技术的定位方案,通过动态模拟实验表明,本文提出的SST-SCKF算法较之SCKF/STSCKF/ST-ASCKF滤波性能更优,为复杂环境噪声下人员UWB定位提供更好的降噪,使定位更为精准。     

基于 IPPA 优化 PNN 的变压器故障诊断研究

针对变压器故障诊断精度低的问题,本文提出一种改进寄生捕食算法(IPPA)优化概率神经网络(PNN)的电力变压器 故障诊断模型,首先利用主成分分析(PCA)对故障数据进行数据降维减少无效特征,然后利用混沌反向学习,柯西变异算子和 融合贝塔分布的线性递减函数的权重等多策略改进寄生捕食算法( IPPA),提高其优化能力,并使用改进后的 IPPA 算法优化 PNN 网络的平滑因子,以提高 PNN 的分类精度和鲁棒性。 最后将 PCA 处理后的数据输入到 IPPA-PNN 模型中进行故障诊断 并以变压器数据为依据进行测试,测试结果表明,IPPA-PNN 模型准确率达到 93%相比于 PPA-PNN 和 PSO-PNN 模型提高了 7%和 10%能够有效地提高变压器的故障诊断性能。     

一种谐波在线检测分析系统的设计

针对现有的谐波在线检测分析装置价格昂贵的问题,设计了一种简易的谐波在线检测分析系统。该系统采用数字信号处理器TMS320F2812搭建谐波检测装置电路,完成高速数据采集和传输任务;基于LabVIEW虚拟仪器开发了上位机系统,可对检测出的谐波进行实时显示和谐波FFT分析。该系统结构简单,操作容易,实验结果验证了该系统的有效性。