基于群智能加权核聚类的水电机组故障诊断

针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型;然后,提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型,实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优。利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试,并与传统方法进行对比分析。试验结果表明,提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度,能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别,完成故障诊断。     

基于改进加权公平队列的变电站局域网通信队列调度策略

智能变电站通信网络中以太网技术的发展为智能变电站的数据共享提供了更为有效的途径。局域网通信队列调度策略作为其中的关键一环,其重要性也日益凸显。针对智能变电站中现有的优先级调度策略所存在的不足,对传统的加权公平队列(WFQ)算法进行了适当的改进,并在此基础上提出了一种适用于智能变电站的局域网通信队列调度方法。以典型的智能变电站为例,通过OPNET软件建立了通信网络模型,并对所提的调度策略进行了仿真。仿真结果表明,在紧急情况下,所提的智能变电站综合局域网通信队列调度策略可在保证高优先级队列服务质量的同时改善低优先级队列的延时特性。     

充放储一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法

针对电动汽车充放储一体站并网带来的电压问题以及电压控制分区方法的不足,提出一种一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法。在定义无功源控制的电气距离和评价分区质量的加权社团结构(community structure,CS)多目标模块度指标的基础上,多级阶梯电压控制分区方法分降维聚类、分裂凝聚、还原调整3级进行最优分区。在分区中结合电网运行状态,对一体站功能行为进行多场景优化,根据场景概率计算无功期望。算例采用 IEEE39节点系统对一体站并网进行电压控制分区,验证了方法的合理性和正定性,反映出一体站并网对分区带来的影响;同时采用 IEEE118节点系统进行电压控制分区,验证了方法应用在大系统中的合理性和高效性。     

基于变量代换内点法的加权最小绝对值抗差状态估计

传统内点法加权最小绝对值(WLAV)抗差状态估计能够抑制坏数据影响,提高状态估计精度,但该方法模型复杂,计算效率低,限制了其工程应用价值。文中提出一种基于变量代换内点法的电力系统WLAV估计方法,该方法通过添加中间变量,将非线性量测方程分解为两步线性方程和两步非线性变换,并建立两步线性方程的WLAV估计数学模型。与传统内点法WLAV抗差状态估计相比,该方法无须形成海森矩阵,可有效提高迭代方程中系数矩阵的稀疏度,并减小矩阵的阶数,有效提高WLAV状态估计的计算速度。基于美国电气与电子工程师学会(IEEE)标准系统、波兰电网和国内某省网的仿真结果验证了所述方法的有效性,具有良好的工程应用前景。     

一种双线性抗差状态估计方法

传统状态估计方法一般需要求解某个非线性非凸优化问题,并用基于梯度的方法予以求解,因而存在难以保证获得全局最优解、可能收敛困难等问题。文中基于国外学者提出的精确线性化量测方程构建了一种双线性抗差状态估计方法。该方法仅需求解一个线性加权最小绝对值估计问题(等价为线性规划问题)、一个非线性变换以及一个线性加权最小二乘估计问题(二次规划问题),从数学上可保证获得全局最优解,并不存在收敛性问题。最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

采用 DWA技术的多位Σ-Δ调制器的设计

设计一个内部采用2位量化器的二阶单环Σ‐Δ调制器．为解决反馈回路中多位DAC元件失配导致的信号谐波失真问题,该调制器采用了数据加权平均（Data Weighted Averaging ,DWA ）技术来提高多位DAC的线性度．Σ‐Δ调制器信号带宽为50 kHz ,过采样率（OSR）为64,采用MXIC公司的0．35μm混合信号CMOS工艺实现,工作电压为12 V ．后仿真结果显示,在电容随机失配5％的情况下,该调制器可以达到55．8 dB的信噪比（SNR）和60.4 dB的无杂散动态范围（SFDR）．打开DWA电路比关闭DWA电路的情况下,SNR和SFDR分别提高8 dB和13 dB ．整个调制器功耗为48 mW ,面积仅为0.6mm2．     

WSN中基于最佳指数的加权DV-Hop算法

DV-Hop算法是一种低成本、低定位精度的无需测距定位算法,在粗精度定位中应用广泛。为提高DV-Hop算法定位精度,从减小锚节点的平均每一跳距离误差和减小未知节点平均每一跳校正值误差两方面考虑。首先,用最佳指数值下的公式计算锚节点平均每一跳距离。然后,将未知节点的校正值加权处理,使所有的锚节点根据与未知节点距离的远近影响校正值的大小。MATLAB实验证明,改进的基于最佳指数值下的加权DV-Hop算法比DV-Hop算法、加权DV-Hop、最佳指数值下DV-Hop算法定位精度分别提高2%左右、1.65%左右、1.15%左右,同时不会增加网络硬件成本。     

改进自适应中值滤波的图像去噪

针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波算法,该算法引入了角度和相关性,第一,根据角度α的大小,判断当前像素点是否为可疑噪声点,再由其像素间的相关性判断此可疑噪声点是否为噪声点。第二,把排序得到的中值与窗口中所有像素点的均值加权得到新的灰度中值,再将噪声点用新的灰度中值替代,从而达到滤除噪声的效果。实验结果表明,该算法滤波,既能有效地平滑噪声,又能保存细节,效果远优于传统自适应中值滤波算法。     

突防任务中组网雷达干扰资源分配研究

基于突防飞机的位置构建了干扰效果评估指标,综合考虑突防飞机在整个突防过程中的位置变化时的干扰效益,利用概率加权法确定最终的目标函数,采用蚁群算法求解出干扰分配决策。仿真结果表明,该文提出的干扰效果评估指标可以很好地解决干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

基于多特征相关滤波的红外目标跟踪

为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。