偏磁式消弧线圈在安钢220kV变电站的应用

分析偏磁式消弧线圈补偿装置的作用及工作原理,介绍偏磁式消弧线圈补偿装置在安钢某220kV变电站10kV系统的具体应用.     

变电站谐波测试和分析

对选定回路进行谐波测试,分析变流设备产生谐波的原因,并提出抑制方案.     

基于奇异值分解及波数滤波的三维地质雷达噪声抑制技术研究

针对城市地下管线探测中三维地质雷达数据出现强噪声干扰问题,提出基于奇异值分解（SVD）和波数滤波（Wavenumber filtering）相结合的处理方法,并给出了选取奇异值数目阈值的定量判据。研究表明：通过选择合适的奇异值,SVD 方法能准确划分地质雷达数据中的目标信号和噪声信号;基于高斯低通的波数域滤波可有效压制杂波及噪声;将上述SVD 方法与波数滤波方法结合应用,发现可有效提高三维雷达深度切片信号的信噪比,使有效反射信号更加清晰并保证地下目标信息完整性。该方法可提升三维地质雷达对目标反射信号识别的效率与精度,使其更适用于城市地下管线探测。     

改进R-FCN模型的小尺度行人检测

目的 为了有效解决传统行人检测算法在分辨率低、行人尺寸较小等情境下检测精度低的问题,将基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks,R-FCN）的目标检测算法引入到行人检测中,提出一种改进R-FCN模型的小尺度行人检测算法。方法 为了使特征提取更加准确,在ResNet-101的conv5阶段中嵌入可变形卷积层,扩大特征图的感受野;为提高小尺寸行人检测精度,在ResNet-101中增加另一条检测路径,对不同尺寸大小的特征图进行感兴趣区域池化;为解决小尺寸行人检测中的误检问题,利用自举策略的非极大值抑制算法代替传统的非极大值抑制算法。结果 在基准数据集Caltech上进行评估,实验表明,改进的R-FCN算法与具有代表性的单阶段检测器（single shot multiBox detector,SSD）算法和两阶段检测器中的Faster R-CNN（region convolutional neural network）算法相比,检测精度分别提高了3.29%和2.78%;在相同ResNet-101基础网络下,检测精度比原始R-FCN算法提高了12.10%。结论 本文提出的改进R-FCN模型,使小尺寸行人检测精度更加准确。相比原始模型,改进的R-FCN模型对行人检测的精确率和召回率有更好的平衡能力,在保证精确率的同时,具有更大的召回率。     

一种高性能FPGA辐射发射抑制方法研究

随着半导体技术的不断发展,集成电路的电路速度、集成密度和I/O端口数量已大大增加,FPGA的小型化、高密度集成会引发电磁兼容性的问题,电磁屏蔽是抑制电磁辐射最有效的方法,选择高效的电磁屏蔽材料可以取得良好的屏蔽效果。而目前电磁屏蔽材料在FPGA上的应用较少,因此选取了一款具有代表性的高性能FPGA作为研究对象,通过近场扫描测试来研究不同状态下FPGA的电磁辐射发射问题;针对芯片的特点,选取了复合金属屏蔽罩和吸波导电海绵作为电磁屏蔽材料,对FPGA的辐射发射进行抑制。进一步的实验结果表明,由金属材料复合而成的屏蔽罩具有更好的屏蔽效能,达到了10 dBm,相比之下,吸波导电海绵的压缩性和结构稳定性更有助于FPGA在多场景下应用。     

A pair of parallel differential magnetic‐field probes with high measurement accuracy and high electric‐field suppression ratio

Magnetic‐field probes can be used for electromagnetic interference measurement of high‐speed circuits. The main magnetic probe performance includes sensitivity, spatial resolution, electric‐field suppression ratio (EFSR), and measurement accuracy. In this article, a pair of differential magnetic‐field probes is proposed to improve measurement accuracy without reducing sensitivity. The proposed differential probes consist of two asymmetric loop probes, which are designed in the same plane and separated by a row of periodic vias. The proposed differential probes are fabricated under PCB process. High accuracy can be achieved by measuring difference between outputs of the two probes. In addition, EFSR can be improved by size optimization of the differential magnetic‐field probes. Simulation and measurement results show the operating bandwidth is from 100 MHz to 12 GHz, the measurement error is 3.4% and the EFSR is about 40 dB. The proposed probes have higher measurement accuracy and higher EFSR than the conventional single probe, and larger operation bandwidth than the stacked differential probes.     

基于三个定向天线RSS的二维到达角估计

在室内定位设计中,接收信号强度（RSS）容易受到发射功率、信号衰减和多径环境等因素的影响。在锚节点天线高于被测节点天线的应用条件下,提出一种基于RSS的二维到达角（AoA）估计方法。将三个定向天线作为锚节点的波束切换天线且三个波束的方向图重叠,在测向技术中的和差法理论基础上,从多径信号分析和克拉美罗下界推导的角度出发,论证当AoA处于方向图重叠区域时RSS差分处理对于多径和噪声干扰具有一定程度的抑制作用,并研究该抑制效果与波束切换天线参数之间的关系。仿真结果表明,在单个锚节点条件下,该方法在约150 m²的定位区域范围内获得的平均AoA估计误差为4.3°,具有较高的AoA估计和定位精度。     

基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法

针对纹理图像在平滑过程中低对比度边缘易丢失和纹理细节抑制不彻底等问题,提出基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法。首先,将图像视作三维空间中的二维嵌入曲面,再在此基础上分析图像的几何特征并提出梯度曲面面积约束正则化项,以提高纹理抑制性能;其次,根据图像的统计特性,建立L₀梯度稀疏与自适应梯度曲面面积约束的混合正则化约束图像平滑模型;最后,采用交替方向乘子法对非凸非光滑的优化模型进行高效求解。通过纹理抑制、边缘检测、纹理增强和图像融合等方面的实验结果可知,所提出的图像平滑算法克服了L₀梯度最小化平滑方法易造成的阶梯效应和欠滤波等缺陷,能够在去除大量纹理信息的同时保持并锐化图像显著的边缘轮廓。     

基于ANSYS的工业机器人PMSM转矩波动抑制技术

针对当前PMSM控制技术在抑制PMSM转矩波动的过程中,容易受到磁链波动的影响,导致输出绕组电流范围较小,PMSM转矩波动抑制效果差的问题,提出了基于ANSYS的工业机器人PMSM转矩波动抑制技术;通过分析工业机器人机械臂模态结构和静力模型,设计封闭曲柄差动轮系的摆线针轮减速器的传动装置,利用腕部驱动结构,实现工业机器人转动和直线升降运动;分析PMSM转矩波动惯量及力矩,根据PMSM工作流程,为PMSM提供稳定的交流电流;通过构建PMSM数学模型,运用ANSYS有限元分析软件中宏命令,确定磁链矢量方向及定子同步旋转坐标系,对PMSM电机电磁转矩、磁链和转动力矩进行计算,结合转矩方程抑制波动,通过引入负载角改善电机运行性能,实现PMSM转矩波动抑制;实验结果表明,基于ANSYS的工业机器人PMSM转矩波动抑制技术抑制后最高输出绕组电流为24 A,最低为-22 A,与理想输出结果一致,能够有效增大输出绕组电流范围,具有较好的PMSM转矩波动抑制效果.     

Norm-DP模型行人检测优化算法

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型(Norm-DP)算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制(soft-NMS)算法和边界框回归(BBR)算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。