复杂产品可用性屋中故障因素自相关系数确定方法

在复杂产品可用性屋中，精确计算故障因素自相关系数有利于更准确得到故障因素权重，从而更有针对性地构建可用性保障机制。为此本研究给出一种可以综合多名专家意见与多个影响因素的故障因素自相关系数计算方法，将不同专家对故障因素间因果关系的模糊性判断表达为一个可拓区间数，运用可拓层次分析法（Extensional Analytic Hierarchy Process，EAHP)将该可拓区间数转化为确定的值，得到故障因素间的自相关系数。该法全面考虑了故障因素的各种影响因素及其模糊性，使计算获得的故障因素自相关系数准确度更高。最后以某系列复杂产品——加工中心可用性屋的自相关矩阵构建为例，验证了该方法的应用。     

基于行波固有频率和VMD的T型输电线路故障定位

基于行波固有频率的输电线路故障定位不受波头检测和同步时钟的限制,具有较大的优势。线路发生故障时,故障行波在故障点以及母线端发生折反射,形成混叠的频率谱,使得固有频率主成分提取存在困难。基于此,提出一种基于行波固有频率和变分模态分解(VMD)的T型输电线路故障定位方法。首先应用VMD算法将故障行波分解为多个模态,便于固有频率主成分的提取;然后通过比较对应支路上检测到的故障点与T节点故障时固有频率的大小关系,确定故障区间;最后根据相应支路的边界条件计算出故障距离。该方法能够很好地克服频谱混叠的影响,并能准确快速的判定出故障区间。EMTDC仿真结果表明,该方法适应性强,定位精度高。     

自激异步发电机电压和频率控制方法的改进

三相自激异步发电机在可再生能源,如风能、水能等方面起到重要作用。但其主要缺点是在不同的负载和速度下,电压和频率不易调节。介绍了一种新的用于三相异步发电机电压和频率控制的方法。该方法采用无直流电容电压调节的恒压恒频脉宽调制器。电容电压随负载和交流侧电压的调节(通过控制调节指数)而改变。此方法减少了一个直流侧辅助开关,降低了成本,同时也减少了流经直流电容器的高频电流分量,延长了使用寿命,最后给出了仿真和实验结果。     

基于VPMCD的变压器局部放电模式识别

识别局部放电的类型对变压器状态评估十分重要。文中构造了四种变压器局部放电实物模型,从放电信号中提取18个统计特征量,使用基于变量预测模型的模式识别方法(Variable Predictive Model based Class Discriminate method,VPMCD)完成局部放电信号的分类。对比实验结果表明,VPMCD方法在识别率和计算效率均高于BP神经网络。     

月亮湾广场超限高层结构设计

月亮湾广场为超限高层建筑,采用框架-剪力墙结构体系.结构存在扭转和凹凸不规则、楼板不连续、楼板错层、竖向体型收进、竖向构件不连续、局部穿层柱和斜柱等不规则项.通过结构布置、小震反应谱和弹性时程分析、大震弹塑性时程分析以及重点部位的抗震性能化设计,对结构进行分析和研究,保证结构的安全性和经济性.     

基于InfoU的功率分析仪通信软件设计

控制系统中需要对一些电源参数进行监控,而参数可通过仪器wt310进行采集,但目前用于系统开发的组态软件InfoU并没有提供接口与wt310进行通信。为此,通过分析InfoU与wt310设备,根据需要完成的功能,提出了合理的用于wt310与组态软件之间数据传输的通信方式,并通过软件编程设计实现了设备的自动连接、数据的循环采集与处理、数据的传输等主要功能。程序采用VB平台进行开发,通过Access数据库完成数据传递。经实际运行验证,该通信软件运行状态良好,能稳定、实时地完成数据传输。     

基于CNN-SVM性别组合分类的单通道语音分离

实际语音分离时,混合语音的说话人性别组合相关信息往往是未知的。若直接在普适的模型上进行分离,语音分离效果欠佳。为了更好地进行语音分离,本文提出一种基于卷积神经网络-支持向量机（CNN-SVM）的性别组合判别模型,来确定混合语音的两个说话人是男-男、男-女还是女-女组合,以便选用相应性别组合的分离模型进行语音分离。为了弥补传统单一特征表征性别组合信息不足的问题,本文提出一种挖掘深度融合特征的策略,使分类特征包含更多性别组合类别的信息。本文的基于CNN-SVM性别组合分类的单通道语音分离方法,首先使用卷积神经网络挖掘梅尔频率倒谱系数和滤波器组特征的深度特征,融合这两种深度特征作为性别组合的分类特征,然后利用支持向量机对混合语音性别组合进行识别,最后选择对应性别组合的深度神经网络/卷积神经网络（DNN/CNN）模型进行语音分离。实验结果表明,与传统的单一特征相比,本文所提的深度融合特征可以有效提高混合语音性别组合的识别率;本文所提的语音分离方法在主观语音质量评估（PESQ）、短时客观可懂度（STOI）、信号失真比（SDR）指标上均优于普适的语音分离模型。