海上风电场维护任务动态调度策略

在海上风浪、载荷等因素的耦合作用下,风机状态数据波动迅速,时变工况下风机状态特征的敏感性导致维护需求的动态变化,增加了风电场维护任务精准调度的难度.文中提出了海上时变工况下考虑风机状态风险态势的风电场维护任务动态调度方法.首先,利用模糊C均值聚类算法划分风机时变工况,通过采用改进联合领域自适应卷积神经网络最小化特征分布差异,实现时变工况下风机状态特征自适应提取.然后,根据部件状态序列利用马尔可夫模型描述各部件的初始状态转移矩阵,考虑到不完全维护对机组部件性能的影响,引入部件性能退化过程,建立了考虑风机自适应状态评估的风险态势预测模型.同时,提出以维护船只、人员、工作时长等条件为约束,以单位电量调度维护成本最小为目标的海上风电场维护任务动态调度方法,实现了时变工况下海上风电场维护任务的动态调度.最后,以某海上风电场为例,验证了所提方法的有效性和经济性.     

基于CT心脏图像的腔体区域分割新算法

在心脏图像处理中,为解决心脏四腔过分割问题,使用基于直方图的多阈值分割和标记分水岭分割相结合的新方法.由于CT心脏腔体区域灰度十分相似,组织相互连通,采取单一阈值分割无法得到目标区域,新算法使用多阈值分割,根据图像对应的直方图选择合适的阈值,并将分割结果作为基于标记的分水岭分割算法的输入图像,最终获得心脏的腔体区域,最后,通过重建得到左心房心室的三维结构图.而与其他分水岭改进方法相比,该算法以基于直方图的多阈值分割为前提,标记提取更为准确,目标组织边界清晰,能够获得更加理想的分割结果,有效降低了仅使用分水岭算法存在的过分割现象.