计及衰减直流分量的基频电压半周期检测

衰减直流(DDC)分量、高次谐波等干扰信号的存在,使得对电网畸变信号中基频分量的幅值、相位检测存在一定误差,其中DDC分量的时间常数通常超过45 ms,持续时间较长.为此,文中首先针对畸变信号中DDC分量提出一种半周期四点采样检测算法,缩短了DDC分量的检测响应时间.其次,针对同时含有DDC分量与高次谐波的畸变信号,提出将畸变信号进行半周期积分后,在dq坐标系下将上述DDC分量检测算法与高次谐波检测算法进行组合,在工频半周期中可同时滤除干扰信号的影响,准确检测到畸变信号中的基频分量.最后,搭建了MATLAB/Simulink半实物实时仿真模型,从检测精度、响应时间等方面验证了所提算法的有效性.     

SDN网络中基于联合熵与多重聚类的DDoS攻击检测北大核心CSCD

软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为一种新兴的网络范式,在带来便利性的同时也引入了更为严峻的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service Attacks,DDoS)风险。现有的模型通常是使用机器学习模型来检测DDoS攻击,忽略了模型给SDN控制器带来的额外开销。为了更加高效且精确地检测DDoS攻击,文章采取了多级检测模块的方式,即一级模块通过计算当前流量窗口的联合熵快速检测异常,二级模块采用半监督模型,并使用特征选择、multi-training算法、多重聚类等技术,通过训练多个局部模型提高检测性能。与现有的其他模型相比,该模型在多个数据集上均表现更好,拥有更好的检测精度和泛化能力。     

粗糙集理论的分层递阶约简算法及其信息理论基础

本文模拟人类认知的分层递阶原则,提出一种粗糙集理论的分层递阶约简算法.该算法首先将信息系统或决策系统的知识在由部分属性所构成的多种层次和多种粒度上表示出来,然后分别对各个属性层次进行递阶约简.因此,该算法具有较强的实用性和较好的动态特性,并且能并行运算.同时,本文从信息理论的角度证明了分层递阶约简的理论基础.文章的最后将该算法应用于某水泥窑炉控制决策的获取中,证实了其有效性.     

基于ARM4510B的嵌入式uClinux应用开发

设计一个嵌入式系统，选择恰当的微处理器和嵌入式操作系统至关重要。当前，基于ARM的32住嵌入式硬件平台得到了广泛的使用，而源代码开放的uClinux是业界看好的嵌入式操作系统．二者的结合是今后嵌入式系发展的方向。本文选择了ARM4510B微处理器和uClinux操作系统．论述了基于ARM4510B的目标系统上开发uClinux应用程序的过程和方法。     

一种集成遗传算法与模糊推理的粗糙集数据分析算法

粗糙集数据分析的主要优点在于它不要求任何关于被处理数据的先验或额外的知识,文章利用其对数据库进行分析计算,自动获取数据库在各个层次上的规则集。在保证量化后的数据库具有最大一致性的前提下,利用遗传算法求取连续属性值的最优量化区间个数及各个区间分点值。同时将量化区间进行模糊化,将清晰规则集转化为模糊规则集,利用模糊推理进行决策以提高鲁棒性。通过对UCI中几个数据库的测试验证了所提出算法的有效性。     

HHT在眼底图像边缘检测中的应用

在眼底图像处理中,边缘检测技术是许多研究领域的重要预处理手段,如眼底图像特征提取和基于图像特征的图像配准方法等等。将希尔波特-黄变换（HHT,Hilbert-Huang Transform）方法应用于眼底图像边缘检测,提出了基于二维经验模式分解的图像边缘检测算法。实验结果表明,利用HHT方法的自适应多分辨特性,可以有效提取出眼底图像的细节信息,又不会检测出过多的虚假边缘。该方法为眼底图像的其它处理方法提供了有效的预处理手段。     

风电场出力特性及其不确定性的对策分析

通过福建省某沿海风电场的出力数据,验证了风电出力变化的波动性及随机特性,将风电出力并入电力负荷,分析了风电并入后对于电力负荷变化特性的影响,并分别从电网与风电自身的角度出发,讨论了有效应对风电功率的不确定性措施,包括风电出力预测、储能手段以及风电机组自参与调频等。     

矩阵变换器供电同步电动机直接转矩控制研究

基于电压源型逆变器(VSI)电励磁同步电动机(ESM)直接转矩控制(DTC)驱动系统具有快速的转矩动态响应、定子侧功率因数可调等优点,但电网侧功率因数较低.针对ESM提出一种基于矩阵变换器的DTC驱动系统,把矩阵变换器优点和DTC优点完美结合在一起,实现电网侧输入单位功率因数.能量自由双向流动.稳态及动态仿真结果显示新型驱动系统设计是可行的.     

变压器测温电路的改进与应用

通过升级微机测控装置的主变压器测温回路采集电阻,改善油温采集电压,从而改善测控装置的温度—数字量输入输出曲线,改进主变油温采集精度,保证可靠实现主变油温监控功能,降低调度误切线路的风险。     

基于模糊神经网络开关磁阻电动机转矩观测

转矩脉动是开关磁阻电动机较为突出的缺点，出于电机设计和控制的目的，常需要实时在线测量电机的动态转矩，采用转矩传感器的方法既复杂、昂贵，在高速下又不准确。利用一种新型变结构模糊神经网络对开关磁阻电动机转矩特性进行学习，之后把它用于动态转矩的实时在线测量。仿真与试验结果表明此方法能够快速、准确的测量开关磁阻电机动态转矩。