基于安全管理的电力工程质量管理控制策略研究

电力工程质量决定着民生的水平,随着社会的全面进步,对于电力的需求也越来越大。所以各地电网公司也在不断扩大工程规模,推进技术升级。不过基于电力工程的特点,也很容易产生安全问题,所以在工程实践中施工人员的生命安全也受到了严重的威胁,而且随着人们对于电力工程质量的要求不断提升,从安全管理的视角来看,电力工程质量管理的难度也在不断增大。因此,在本文的研究中,也结合电力工程质量管理的特点,总结了质量安全管理存在的问题,并提出了针对性的解决对策。     

互信息配准的一种改进算法

在传统的互信息配准方法中,由于重叠面积的变化会引起配准测度的不稳定,导致误配准.本文提出了一种改进的方法,用"面积补偿"的原理来保证参考图像和待配准图像相对平移时重叠面积保持基本不变,有效地增加了配准测度在配准过程中的鲁棒性.通过对比实验证实了此方法的有效性.     

一种基于电流源逆变驱动的超高速永磁同步电机改进型控制策略

针对传统电流源逆变器(current source inverter,CSI)超高速电机驱动系统存在的控制对象阶次高、电流调节器设计困难问题,提出基于混合型两级式CSI的改进型控制策略。其基本思想为：前级引入宽禁带(wide band gap,WBG)器件高频调节定子电流幅值;后级采用普通硅器件调节定子电流相位。在此基础上,为实现最大转矩电流比控制,提出单电流传感器锁相环(phase-locked loop,PLL)方案,通过对转子位置信号与相电流锁相实现电流相位自动校正。混合型CSI前后级通过该改进控制策略进行协同控制,从而实现闭环系统降阶。同时考虑到混合型CSI在超高基频运行条件下控制延迟的实际问题,进一步完善电流控制环路模型,并与CSI传统拓扑及其控制策略下的电流环稳定性及动态性能进行深入分析与对比。最后研制一套混合型CSI驱动平台,并以一台(550000r/min)/110W的超高速永磁同步电机(ultra-high-speed permanent magnet synchronous motor,UHSPMSM)为对象进行仿真及实验验证,结果表明混合型驱动拓扑及改进型策略具备...     

掺和料对泡沫混凝土性能影响的试验研究

为缓解铜矿渣废弃物的堆积存放压力,以铜矿渣为矿物掺合料制备泡沫混凝土,研究其力学性能与吸水性能。根据泡沫混凝土的制备试验,选择LG-2258水泥发泡剂作为发泡剂、十二烷基苯磺酸钠作为稳泡剂来制备泡沫混凝土,在此基础上,添加20%的铜矿渣掺合料,相较于未添加掺合料的泡沫混凝土,其28d龄期力学性能降低、吸水性能提高。     

基于视觉颜色对比敏感度模型的动态视频压缩预处理算法

针对彩色视频压缩过程中压缩率不高或者视频质量损失过大的问题,提出一种基于视觉感知模型与色差的自适应视频压缩预处理算法。首先,在颜色对比敏感度模型中,人类视觉对高色度区域的色差敏感度较低,因此为不同色度区域分配不同的压缩权重;然后,基于帧之间的偏差图建立运动预测帧的空间运动模型,降低了高运动区域的残差;最终,使用动态的色调映射函数来控制视频的压缩等级,从而保证视频的视觉质量。基于多组视频进行实验,本算法成功地将标准的压缩软件提高了35%的压缩率,但同时可看出,本算法的性能依赖于具体的视频上下文。     

基于缓存利用率检测的调度算法

针对目前卫星通信网络中虚拟信道调度与缓存管理算法间的孤立性,提出一种基于缓存利用率检测的调度算法。该算法通过对星上缓存利用率和紧迫度的分析,由调度函数指示完成相应虚拟信道的调度。采用OPNET对该调度算法进行仿真与对比分析,结果表明缓存利用率检测调度算法在保证一定吞吐量的前提下,能有效降低数据丢失率和延时,避免因不公平性导致的低优先级业务的“饿死”现象。     

基于BD度量的简单贝叶斯优化学习算法

贝叶斯优化算法是利用贝叶斯网络匹配进化种群的优良解集而产生新的染色体来体现种群的进化.在贝叶斯网络对种群进行匹配的过程中,贝叶斯网络结构越复杂,种群的进化信息描述越完整,进化质量越高,但运算速度相对来说越慢;相反,贝叶斯网络越简单,算法描述的种群的进化信息越少,进化质量越差,但却能够提高算法的运算速度.基于此,给出了简单贝叶斯优化与复杂贝叶斯优化定义.针对简单贝叶斯网络提出了基于BD度量的三步结构学习算法,并给出了一个利用这种算法进行贝叶斯网络结构学习的例子.     

红外隐身涂层的热老化行为研究及寿命预测

采用实验室自制红外隐身涂层,研究了热老化对红外隐身涂层性能的影响规律,建立了相应的寿命预测模型.主要探究热老化温度(120℃、150℃)对红外隐身涂层中粉体和高分子树脂的变化,以及涂层的接触角、表面粗糙度和表面结构的变化规律.结果 表明,随着热老化肘间的延长,涂层中铝粉出现热氧化,高分子树脂发生热分解;随着热老化温度的...     

智能获取装箱管状工件抓取位置的研究

机械手智能抓取工件时,工件抓取位置的获取是基于机器视觉精确装配的重点。针对环境较复杂的装箱管状工件的装配抓取环节,建立合理的机器视觉系统,利用正向照明系统对工件表面产生的反光直光条特征,提出了一种Gaussian拟合与Hough变换相结合的拟合算法。首先利用Gaussian拟合提取各光条法向上的中心坐标,然后将获取的坐标点集运用Hough变换进行拟合,最后根据获取的各光条中心线计算各工件的抓取位置。实验结果表明该方法能同时实现多条光条直线的拟合,又能抑制干扰点或噪声的影响,有效实现装箱工件抓取位置的智能获取。