改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警

为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。该方法以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明该方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。     

改进卷积输入的端到端普通话语音识别

主流神经网络训练的交叉熵准则是对声学数据的每个帧进行分类优化，而连续语音识别是以序列级转录准确性为性能度量。针对这个不同，构建基于序列级转录的端到端语音识别系统。针对低资源语料条件下系统性能不佳的问题，其中模型使用卷积神经网络对输入特征进行处理，选取最佳的网络结构，在时域和频域进行二维卷积，从而改善输入空间中因不同环境和说话人产生的小扰动影响。同时神经网络使用批量归一化技术来减少泛化误差，加速训练。基于大型的语言模型，优化解码过程中的超参数，提高模型建模效果。实验结果表明系统性能提升约24%，优于主流语音识别系统。     

单线激光雷达与GNSS/INS的空间重构

为了解决多线激光雷达在三维空间重构任务中数据吞吐量过大导致运算负担过重以及扫描俯仰范围有限的问题,本文提出了一种利用单线激光雷达与惯性测量单元GNSS/INS相互结合的多站点扫描空间重构方案及相应解算方法。首先使用单线激光雷达扫描待测空间获取三维尺度信息,然后将点云数据与对应的任意方向的航向角相结合,再利用四元数姿态解算获取各站点扫描的点云图像。为提高计算效率,使用迭代最近点算法实现站点间点云配准时,对待匹配点云数据筛选并更新。实验结果表明在保留点云数字特征前提下,单线激光雷达与GNSS/INS系统能够提高76%的运算速率。本文提出的硬件方案和解算方法不但能够实现较高的配准精度,与多线激光雷达方案相比工程成本也得到显著下降。     

可重构智能表面辅助的四元数调制无线通信系统

四元数调制(Quaternion Modulation,QMod)是一种新型高传输速率的极化调制(Polarized Modulation,PMod)技术,是未来卫星通信系统中极具潜力的多元调制方案之一。QMod将数据块分成4块,其中两块是传输数据信号,另外两块则映射到极化状态部分。每个极化状态块均有一位比特,那么它们可以产生4个极化状态组合。这些状态组合可以用来确定传输数据块在四元数4个不同维度中的位置,从而获得两位额外的传输比特。相比于传统的PMod技术,QMod有着更高的频谱效率。为了进一步挖掘QMod的潜力,介绍了由可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的QMod系统,同时推导了该系统的平均误码率理论上界,并在瑞利信道下进行了BER性能仿真。仿真结果表明,RIS辅助的PMod或者QMod系统即便在较低的SNR情况下仍有良好的BER性能,并且随着RIS单元数的增多,其BER性能会逐步提升。     

Multi-mode data augmentation and fault diagnosis of rotating machinery using modified ACGAN designed with new framework

As one of the representative unsupervised data augmentation methods, generative adversarial networks (GANs) have the potential to solve the problem of insufficient samples in fault diagnosis of rotating machinery. However, the existing unsupervised GANs are usually incapable of simultaneously generating multi-mode fault samples and have some shortcomings such as mode collapse and gradient vanishing. To overcome these deficiencies, a supervised model called modified auxiliary classifier GAN (MACGAN) designed with new framework is proposed in this paper. Firstly, a new ACGAN framework is developed by adding an independent classifier to improve the compatibility between the classification and discrimination. Secondly, the Wasserstein distance is introduced in the new loss functions to overcome mode collapse and gradient vanishing. Finally, to achieve stable training, a spectral normalization is used to replace the weight clipping to constrain the weight parameters of discriminator. The proposed method is applied to fault diagnosis of bearing and gear. Compared with the existing GANs, the proposed method can more efficiently generate multi-mode fault samples with higher qualities, which can be used to assist the training of deep learning-based fault diagnosis models with high accuracy and good stability.     

刚性索动力学系统的约化与索力测量

为解决索力动测中弯曲刚度的耦合影响问题，研究刚性索动力学系统的约化及相应的索力算法。对系统时间和空间进行坐标缩放，建立新时空坐标体系，使原方程约化为最简形式——所有系数均为1或-1，得到频率比互等关系；求解新坐标下的动力学方程，导出固支条件下的频率方程，分析其频率-梁长和频率比-梁长函数特性，提出基于频率比互等关系的双频式索力算法。给出两组10个算例均与现有文献吻合良好。研究表明：系统频率在新坐标下仅由单一参数决定；双频式算法可将索力测量的双参数反问题转化为单参数反问题，实现对索力和弯曲刚度的解耦；与其他方法相比，该方法有两个特点：①两个无量纲参数均具有明确的意义，便于工程人员掌握；②参数区间不受限，不需要对参数区间进行预判或近似处理。     

GIS数据模型设计中的问题探讨

对GIS应用系统中地理空间数据组织的数据模型进行分析，从规范化、标准化方案和应用系统的设计、实施，尤其是从数据的生产、管理和应用等实际工作中反映的问题和需要出发，以满足制图和GIS的数据要求为目的，对数据模型设计中的问题进行了探讨。