基于模糊熵的自适应小波包电能质量扰动检测

为提高电能质量扰动检测定位在高噪声环境下的准确性,在小波包降噪的基础上引入模糊熵判据,对不同噪声水平的扰动信号自适应最优分解层数,构造阈值随噪声系数改变的函数.选取噪声序列模糊熵最大时的阈值作为最优阈值,对降噪后的扰动信号进行Hilbert-Huang变换,以确定其起止时间与频率等参数.将算法与传统的小波阈值降噪方法进...     

基于改进核回归的电能质量扰动去噪方法

电能质量扰动信号的噪声问题已经得到人们的广泛关注。为了消除噪声对信号的影响,利用改进核回归的方法,即在经典核回归的方法上增添了自动选择最优带宽的功能,通过改进核回归对带有噪声的电能质量扰动信号进行分解再重构,从而达到去噪的效果。以信噪比和均方误差为评价指标进行仿真试验。结果表明,最终的信噪比上升,均方误差值很小,表示改进算法的去噪效果良好,且一定程度上保留了原始信号的局部信息特征。     

高频脉动气体射流喷头仿真设计

为改善飞秒激光加工形貌及提高加工深度，设计一种高频脉动气体射流系统。利用双稳态射流开关实现高频振动与射流的耦合，形成脉动射流。该结构形成脉动射流主要存在2种机制：一是质量流进入空气产生的声压，在理论上能够产生大约2 500 Hz的振动；二是射流在开启和关闭过程产生的振动。运用CFD技术探究了射流喷头各项结构参数对射流效果的影响，仿真结果表明控制流道宽度、侧壁倾角、主流道宽度分别对切换时间、压力振幅、出口速度的影响最大，侧壁倾角为12°，控制流道宽度为0.7 mm且垂直于输出流道，劈距为8 mm，主流喷嘴宽度和主流道宽度为1 mm时得到最理想的优化结果。     

智能系统全生命周期安全测试理论与方法

人工智能技术在公共、国防安全领域得到了广泛应用,然而智能系统的安全性面临极大挑战。如何有效、全面、深入地对智能系统进行安全测试成为解决当前智能系统安全问题的重要途径。近年来,国内外高度重视智能系统的安全性问题,开展了大量的安全测试理论方法研究并出台了大量相关政策文件。针对智能系统面临的安全问题,本文详细阐述了面向智能系统全生命周期的安全测试理论与方法。首先,本文说明了智能系统的特点、安全内涵及安全机理;接着,本文结合模型训练、模型推理、模型部署三个主要生命周期阶段,详细地阐述了智能系统面临的安全性挑战和测试理论方法;最后,本文从标准、平台等角度阐明了构建智能系统安全测试支撑体系的方式,分析了自动驾驶典型场景下的智能系统安全测试案例,并给出了未来展望。开展智能系统安全测试理论和方法体系的建设,可有效规避系统潜在风险和质量缺陷,是实现人工智能算法可解释、可信赖的基本路径,对于确保人工智能技术安全、可靠、可控具有重要意义。