基于机器学习的核电厂DCS卡件故障诊断研究

随着核电厂运行时间的累积,数字化仪控设备的老化问题日益凸显。开关电源电路模块是分布式控制系统(DCS)卡件的关键组成部分。该模块的故障会导致卡件失效,甚至可能破坏核电厂的安全经济运行。针对核电厂某DCS卡件开关电源电路模块,开展了基于机器学习的板级故障诊断研究。根据传统机器学习和深度学习,分别开发了粒子群优化(PSO)-支持向量机(SVM)和一维卷积神经网络(1D-CNN)模型。小波包变换用于PSO-SVM模型的电路故障特征提取。基于加速寿命试验获得的电容老化过程数据,通过Saber电路建模仿真采集了开关电源在对应故障模式下的输出电压波形,用于模型的训练和测试。试验结果表明,所开发的故障诊断模型均表现出良好的诊断性能。该研究完成了故障诊断方法的可行性验证,不仅为DCS卡件的预测性维护提供了具有实际工程意义的应用参考,也为后续开展系统级健康管理研究奠定了一定的理论基础。     

赣江尾闾河网地形变化对洪季水动力的影响北大核心CSCD

为探明在新水沙条件和人类活动的影响下赣江尾闾河网地形变化与洪季水动力特征变化的关系,以1998—2020年为研究时段,基于1998、2013、2020年河道地形,分别建立一维河网数学模型,复演赣江98特大洪水,研究不同时期地形变化对洪季水动力特征的影响。结果表明:赣江尾闾河网的整体下切使水位流量关系右移,洪期各支洪峰流量整体增加,相同水位下,外洲站来流增幅超过50%。1998—2020年期间,南支地形下切幅度大于其他各支,地形不均匀下切导致尾闾河网节点分流比改变,整体上主支与南支分流增多、中支与北支分流减少。各支流速变化剧烈,主支下游流速增幅超过1 m/s。本研究可为河道整治规划、堤坝防护和灾害预防提供一些技术参考。     

基于注意力机制的端到端合成语音检测

近年来深度伪造（Deepfake）技术的迅猛发展使合成语音的自然度和拟人度有了显著提升,对合成语音检测研究提出了更大挑战。本文将五种轻量级注意力模块中的机制改进为适用于语音序列的通道注意力机制和一维空间注意力机制,然后将模块分别嵌入到Inc-TSSDNet网络中,提出基于注意力机制的端到端合成语音检测系统。结果表明,改进系统能够重点关注某些对于检测真伪更关键的通道或区域来提高检测性能,相比于基线模型,引入注意力机制的十种模型在增加的参数量较少的情况下,ASVspoof2019测试集的等错误率（Equal Error Rate,EER）和最小串联检测代价函数（Minimum Tandem Detection Cost Function, min t-DCF）都有所降低,其中在池化层之前嵌入CBAM（Convolutional Block Attention Module）的模型测试集EER最低且具有较强的泛化性,在池化层之前嵌入ECA（Efficient Channel Attention）模块的模型测试集min t-DCF最低且统计性能较基线模型有显著提升。      

二甲基硅油 C-Si 伸缩振动模式红外光谱研究

在303~393 K温度范围内,采用变温傅里叶变换衰减全反射红外光谱技术(ATR-FTIR)研究了二甲基硅油的一维红外光谱、二阶导数红外光谱、四阶导数红外光谱和去卷积红外光谱。实验发现,在1800~600 cm~(-1)范围内,二甲基硅油主要存在CH_3伸缩振动模式(νCH_3)、CH_3变形振动模式(δCH_3)、CH_3摇摆振动模式(ρCH_3)、Si-O伸缩振动模式(νSi-O)和Si-C伸缩振动式(νSi-C)等5种红外吸收模式,其中782 cm~(-1)和789 cm~(-1)处的红外吸收峰归属于二甲基硅油νSi-C。以二甲基硅油νSi-C为研究对象,进一步开展相关二维红外光谱的研究。结果发现,随着测定温度的升高,二甲基硅油νSi-C红外吸收强度的变化快慢顺序为:789 cm~(-1)782 cm~(-1)。本项研究拓展了ATR-FTIR技术在二甲基硅油热变性方面的研究范围。     

水泥回转窑一维数学模型研究进展及趋势

全面系统地综述了国内外水泥回转窑一维数学模型,重点介绍了传热模型、料床运动模型、煤粉燃烧模型和熟料矿物形成模型。应用MATLAB编程、求解,展示并分析了不同模型及关键参数对模拟结果的影响。在此基础上,展望了回转窑一维数学模型的发展趋势。     

一维纳米材料在锂离子电池中的研究进展

主要评述了近年来纳米棒、纳米管、纳米带、纳米纤维等一维纳米材料在锂离子电池正负极、隔膜及全固态电池固态电解质中的应用。一维纳米材料的比表面积大、孔隙率高,能为锂离子提供更短的嵌入脱出路径,还能有效缓解电池工作时产生的体积效应,从而大大提高锂离子电池的性能。介绍了不同方法制备的一维纳米材料在锂离子电池中对电化学性能的优化及提升,并重点介绍了具有产业化前景的静电纺丝法制备用于锂离子电池的一维材料近年的发展;展示了一维纳米材料在锂离子电池中的研究进展,并展望了其发展方向。     

基于主成分分析的圆角截面薄壁梁一维高阶动力学建模方法

基于一维高阶理论和模式识别算法,建立了考虑圆角截面特征的薄壁梁精细动力学模型,能够准确预测其三维动力学行为。构建基于离散薄壁截面基函数的一维高阶初始模型,通过求解控制微分方程相关的广义特征值问题解耦各广义坐标的轴向变化模式。构建广义特征矩阵并基于主成分分析算法获取基函数权值组合,用于重组具有明确物理意义的截面特征形变组合。为进一步降低模型自由度,根据精度需求按优先级顺序选取截面特征形变组合,构建改进的一维高阶模型用于工程计算。数值计算结果表明,与二维板壳模型相比,该改进模型能够以前者1%的单元数准确预测圆角截面薄壁梁动力学特性及瞬态动力学行为,前15阶频率误差在1.4%以内,且能够广泛适用于长细比4以上的薄壁结构。     

LMS Imagine．Lab AMESim第9版新功能、新改进

一、概述 LMS国际公司的一维仿真平台LMS Imagine.Lab AMESim,能对多领域智能系统进行建模和分析,并预言其多学科专业的耦合性能.模型元件由解析模型表示,描述了系统的液压、气动、电子和机械性能.要创建一个系统模型,用户只需将来自各个不同物理领域并经过验证的应用库中预先定义好的元件模型组装起来.     

基于α分布的单矢量传感器多目标方位估计

研究 稳定分布条件下单矢量传感器的多目标方位估计问题。介绍多维 稳定分布特征函数的谱测度表示及谱测度估计方法,在此基础上推导出单矢量传感器输出速度正交分量满足特征函数谱测度表示方程,建立谱测度与目标方位间的对应关系,用特征函数法或一维投影法估计谱测度和目标源方位及数量。仿真结果表明,在 稳定分布假设下,基于谱测度的多目标方位估计法是合理有效的。     

一种基于MAP的超分辨率图像重建的快速算法

超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准MAP估计算法运算量大的问题提出了两点改进.第1点是当计算梯度时直接计算目标函数的增量,避免了函数值的冗余计算;第2点是采用非精确一维搜索确定步长,避免了运算量庞大的海塞矩阵的计算.实验结果表明,提出的改进在保持重建效果基本不变的前提下,在很大程度上提高了MAP超分辨率图像重建方法的速率,与此同时保证了算法的收敛性.