高频摇网器远程监视系统的设计与实现

针对目前造纸设备从厂商售出到不同地域后,如何实现高效、可靠的远程集中化监视的问题,设计并实现了一个结合物联网通信的造纸设备远程监视系统。用户端与智能网关通过部署在云端的MQTT服务器,使用MQTT协议的发布/订阅机制实现对空间上广泛分布的造纸设备进行集中化远程管理和运行监视。利用云端存储的大量历史数据,为生产决策提供科学依据,有利于提高企业的生产效率,降低维护成本。通过以高频摇网器设备为例的测试,验证了该系统具有良好的稳定性和可靠性。     

基于功频下垂控制的光伏并网发电系统惯量阻尼机理研究

针对光伏以低惯量、弱阻尼的特征大规模接入电网，给电网稳定性带来不利影响的问题，基于功频下垂控制的光伏并网发电系统，借鉴经典电气转矩分析法，从物理机制层面上分析影响系统惯量、阻尼以及同步能力的作用规律。研究结果表明对于控制参数的影响规律而言，惯量特性主要受功率环的比例系数Kp影响，且随Kp的增大而增强；阻尼特性受频率下垂系数Dp影响比较明显，且随Dp的增大而减弱；同步特性只受功率环的比例积分系数Ki影响，且随Ki的增大而增强。通过仿真验证了理论分析的正确性。     

一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

基于数据空间自适应与共空间模式的脑电情感分类

为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题,在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上,提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5 d的情感脑电信号,采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变换,再使用CSP将脑电信号变换到最优子空间,提取日间差异最小且类间差异最大的脑电功率谱密度特征及微分偏侧与差异因果特征。实验结果表明,该算法能提高脑电信号情感分类的准确率和稳定性。     

集成支持向量机在OCT血管内斑块分割中的应用与研究

OCT医疗图像作为近年来新兴的血管内斑块诊断技术正在迅速成长。为进行有效的OCT血管内斑块辅助语义分割,提出一种基于集成支持向量机(AdaBoost-SVM)的分割学习模型。采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)对支持向量机模型的组合参数的选取进行优化以提升其分类性能。通过建立由多个基分类器组合的AdaBoost-SVM集成化分割模型,对OCT血管图像以像素列预测为基础进行准确分割。实验结果表明,在分割过程中相比较BP神经网络以及标准SVM方法,集成支持向量机在以像素列为基础的图像分割过程中具有更优的分割精度。     

改进GOMP算法在心电信号去噪中的研究与应用

心电信号的采集、传输在医学研究心脏性疾病具有重要意义,利用稀疏分解方法对其进行去噪仍存在诸多问题。针对广义正交匹配追踪(Generalized Orthogonal Matching Pursuit,GOMP)算法选择字典原子时在残差取值最小的非最优性,以及在稀疏信号过程中选择过多原子导致的重构精度问题,提出一种新的优化算法。通过增加阈值的方式来根据噪声干扰程度不同实现迭代次数的变化。利用Jaccard系数相似性来替换GOMP算法中内积余弦算法准测,优化了字典矩阵与残差匹配原子的方式。实验结果表明,改进GOMP算法明显提高了信噪比,且均方根误差最低,在时效性上达到最优。     

一种改进型锂离子电池SOC估算方法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估算精度，首先建立锂离子电池的较精确的二阶 RC等效模型，根据模型建立 状态空间方程，其次介绍电池充放电时电压电流采集方法，根据采集的数据，运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)，对锂离子电池的荷电状态进行估算。结果表明，该数据的采集方法具有很高的精度，用扩展卡尔曼滤波算法估算的结果与真实值较为接近，精确度可达4％，对噪声有很强的抑制作用。     

基于DSP的电力谐波发生器设计

基于DSP的电力谐波发生器,具有输出所含谐波次数可设置、谐波含量可调、谐波注入时间可控、动态响应时间快等特点。为了实现对多个不同频率的交流信号的无静差跟踪,采用改进型重复控制策略。在MATLAB/Simulink中搭建系统模型,进行仿真。并采用基于模型设计的方法,自动生成代码,克服了电力电子装置传统开发模式中研发周期长,代码测试及验证费时费力等缺点。最终,在3 kW的样机上进行了实验。实验结果表明,电力谐波发生器输出电压的误差精度小于3%,可满足测试电气设备性能的要求。     

基于SVM的打浆度软测量建模及应用

针对打浆度在线直接测量的难点,采用SVM（支持向量机）算法,通过实际采集的数据建立工业现场的打浆度软测量模型。使用OPC技术建立数学软件MATLAB与组态软件WINCC之间的数据交换通道,实现了打浆过程打浆度的在线软测量。