基于加权统计局部核主元分析的非线性化工过程微小故障诊断方法

传统统计局部核主元分析（statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA）在构造改进残差时未考虑样本的差异性，使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖，针对该问题，提出一种基于加权统计局部核主元分析（weighted statistical local kernel principal component analysis, WSLKPCA）的非线性化工过程微小故障诊断方法。该方法首先利用KPCA获取过程的得分向量和特征值并构建初始残差。然后设计了一种基于测试样本与训练样本之间距离的加权策略构建加权改进残差，对含有较强微小故障信息的样本赋予较大权值，以增强故障样本的影响。最后，采用基于测量变量与监控统计量之间的加权互信息构建贡献图以识别故障源变量。在连续搅拌反应釜和田纳西伊斯曼（Tennessee Eastman, TE）化工过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的微小故障检测与识别性能。     

针对虫洞攻击的无线传感器网络安全定位方法

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,是很多基于无线传感器网络的应用的基础。然而,无线传感器网络通常部署在无人值守的敌对环境中,攻击节点能够很容易地破坏网络中节点的定位过程。本文针对无线传感器网络中距离无关的定位技术,分析了虫洞攻击对DV-Hop定位过程的影响,提出了一种无线传感器网络中抵御虫洞攻击的DV-Hop安全定位方法。仿真结果表明所提出的安全定位方法能够有效降低虫洞攻击对DV-Hop定位过程的影响,验证了该方法的有效性。     

二次求解具有控制切换结构的动态优化问题

基于多级表述策略,提出了二次求解具有控制切换结构动态优化问题的数值方法.基于常用的优化方法获得初始控制结构.动态优化问题根据控制结构进行分级,每一级对应一个特定的控制弧段,进而将原问题表述为一个多级动态优化问题.基于控制向量参数化(CVP),多级动态优化问题转化为一个非线性规划(NLP)问题进行求解.控制参数和级长作为...     

一种双闭环控制的磁链跟踪技术仿真及研究

提出了一种采用双闭环对定子磁链进行跟踪的方案。将从磁链的幅值和相位分为两个控制环，结合两者共同的滞环跟踪结果选择出应施加的电压空间矢量。它具有调制效果优越、响应速度快等特点。采用Matlab软件对该控制系统成功进行了仿真，并给出了仿真结果，证明了该方案的可行性及新颖性。     

零模复合导纳法配电网单相接地故障选线与定位

提出一种基于零模复合导纳的小电流接地故障暂态方向保护新方法。在特征频段内（SFB），利用单一频率零模无功功率与整个频段内同频率零模电压与零模电流产生的无功功率代数和的比值作为该频率下零模导纳的加权系数，对整个频段内的单一频率零模导纳进行加权积分作为零模复合导纳。通过计算零模复合导纳的相角确定故障方向，实现接地保护。根据故障方向的不同可进一步实现故障选线与定位。最后利用仿真和现场数据验证了所提方法的正确性。     

适用于非同步采样的含DG配电网多端 单相故障定位方法研究

为解决含DG配电网多端故障定位问题,并使定位结果不受非同步采样因素的影响,提出了一种适用于非同步采样的含DG配电网故障区间定位新算法。这种方法建立含DG配电网三相阻抗模型,分析并提取含DG配网三相阻抗模型下的故障特征。根据故障点故障特征值的特点,遍历所有节点,得到故障的关联节点。所定义的故障特征值计算只运用测量点信号幅值,而与测量相角无关,从源头上避免了非同步误差的引入,故可适用于非同步采样下的故障测距。通过在一个位于美国东南部的12.47 kV配电系统进行测试,验证了该方法的准确性。     

基于改进自适应陷波滤波器的锁相方法

风力发电等分布式发电系统并网时,需要实时检测电网电压的基波频率和瞬时相位,电网电压采样信号中含有的直流偏移不利于实现准确锁相。在理论分析直流偏移对自适应陷波滤波器影响的基础上,通过增加一个积分环节,使自适应陷波滤波器能够处理直流偏移。将改进后的自适应陷波滤波器应用到锁相中,在电网电压含有直流偏移以及谐波的情况下,实现了单相电压信号基波频率、幅值和相位的准确提取。实验结果验证了基于改进自适应陷波滤波器的锁相方法实现锁相的有效性。     

综合暂态与工频信息的谐振接地系统小电流接地故障选线

对于谐振接地系统,利用工频电流的小电流接地故障选线方法不再适用,而受现场普遍存在的电压互感器/电流互感器接线极性反接问题影响,利用暂态电流极性比较与暂态无功功率方向的选线方法也易出现误选。文中在分析过补偿方式谐振接地系统中接地故障暂态与工频零序电流/无功功率分布差异的基础上,提出两种综合利用故障暂态与工频分量的全信息量选线方法,即:与任一其他线路暂态零序电流极性关系与工频零序电流极性关系均不一致的线路为故障线路;或暂态无功功率与工频无功功率流向不一致的线路为故障线路。两种方法均可有效避免因电压互感器/电流互感器接线极性反接或不确定造成的误选,扩大了对现场条件的适用性,提高了选线可靠性。仿真与现场数据验证了算法的有效性。     

混合表情的稀疏表达分析

提出了一种混合表情的定量描述方法。基于压缩感知的理论框架,以面部特征点的Gabor小波系数为表情特征对混合表情进行了分析;利用隶属度函数定量表示混合表情中的不同组成。实验结果表明,该方法可以简单有效地表示混合表情中各基本表情的组成。     

基于Tri-DE-ELM的半监督模式分类方法研究

针对极限学习机（ELM）未充分利用未标注样本、训练精度受网络权值初值影响的问题,提出一种基于协同训练与差分进化的改进ELM算法（Tri-DE-ELM）。考虑到传统的ELM模式分类技术只利用了少量标注样本而忽视大量未标注样本的问题,首先应用基于Tri-Training算法的协同训练机制构建Tri-ELM半监督分类算法,利用少量的标记样本训练三个基分类器实现对未标记样本的标注。进一步针对基分类器训练中ELM网络输入层权值随机初始化影响分类效果的问题,采用差分进化（DE）算法对网络初值进行优化,优化目标及过程同时包括网络权值和分类误差两方面的因素,以避免网络的过拟合现象。在标准数据集上的实验结果表明,Tri-DE-ELM算法能有效地利用未标注数据,具有比传统ELM更高的分类精度。