基于Landsat卫星遥感资料的河流水温反演研究

水温是影响河流环境与生态过程的重要因素.应用卫星遥感资料反演海洋和湖泊等大尺度水体温度的方法流程己较为成熟,但对于河流或河道型水库,受河道尺度、岸线边界及河道内船舶等随机因素影响,水温反演数据质量较差,目前还没有较完整的数据处理流程.本文基于Landsat系列卫星数据,应用大气辐射传输模型反演了三峡水库库首庙河站及库尾...     

加8项余弦窗插值FFT算法

采用加8项余弦窗函数插值FFT算法的谐波分析方法可以进一步提高电力系统谐波的测量精度。为了引入加8项余弦窗函数的插值FFT算法,首先比较分析了5到8项余弦窗的频谱特性,然后推导了8项余弦窗函数插值FFT算法的计算公式,并采用三次样条插值函数计算频率修正系数和复振幅的修正系数,减少了计算量。仿真计算结果表明,相比其他加余弦窗插值FFT算法,加8项余弦窗函数插值FFT算法具有更高的精度,从而验证了该算法的有效性与实用性。     

基于多物理场计算和模糊神经网络算法的变压器热点温度反演

热点温度是影响油浸式变压器绝缘寿命的重要因素之一。针对分布式光纤传感器测温系统测量热点温度时造成的不良影响与安装的不便性。提出一种基于多物理场计算和模糊神经网络算法的油浸式变压器热点温度反演模型。以66 kV三相三柱油浸自冷式变压器为例,采用有限体积法耦合迭代求解变压器流体–温度场,确定热点温度范围区域。筛选出环境温度、变压器顶层油温、变压器外壳及油箱顶部等12个特征点的温度建立模糊子集,再通过T–S模糊神经网络算法预测变压器绕组热点温度值。计算结果表明其与光纤传感器实际测量绕组热点温度误差<4%,比传统方法具有更高的精度。该方法实现了特征量测量非植入式,为电力变压器在线监测、热点温度计算提供一种新的计算思路。     

基于STM8S的温度检测仪表

本文描述了一种基于STM8S103K3MCU来做为控制核心,来设计一款稳定性高,成本低的智能温度检测仪表,此仪表包括模拟信号前端输入检测,LCD显示,采用PT100传感器进行温度到电量的转换。     

基于卫星影像的输电走廊地表形变计算方法

电力是国民经济的基础,遥感卫星监测技术已成为保障输电设施安全的重要手段。本文首先梳理了PS-InSAR处理卫星雷达影像数据的流程,通过PS-InSAR技术处理了云南昭通某条高压输电线路在2017年到2018年期间的29景雷达影像数据,利用结果分析了该输电线路周边的地质变形情况,得到该区域内对输电线路有潜在影响的18处地质变形区,对其中的3处典型区域进行了重点分析。通过研究表明PS-InSAR技术能够准确监测输电设施周边的地质形变情况。     

基于模糊控制算法的温度控制系统

将模糊控制技术运用到锅炉过热汽温串级调节系统中，介绍了系统的构成、原理及控制算法，并利用MATLAB仿真软件进行了仿真分析；     

基于窗函数的FFT谐波参数估计算法

非同步采样所引起的频谱泄漏使得快速傅立叶变换(FFT)直接用于谐波分析时存在较大的误差,通过加窗和插值修正算法可以显著提高谐波参数的估算精度。本文基于插值算法的原理,给出了基于矩形窗、Hanning窗、Blackman窗、4项Blackman_Harris窗和5项Rife_Vincent窗函数的同步偏差显式计算公式,以及相应的电力信号谐波频率、幅值和相位参数的估算公式。对于需要求解高阶方程才能得到插值公式的窗函数,采用了多项式逼近的方法予以近似,大大减小了计算量。通过MATLAB仿真,对这几种窗函数的插值公式和参数估计精度进行对比和分析,验证了算法的有效性。     

基于LSTM的勘察器外壁温度反演方法研究

对于星壤物质物化特性的反演是深空探测中最重要的一环,星壤的热导率、热容参数等热特性是研究星壤组成的科学依据,而温度测量是基于侵彻式的星壤原位探测的重要参数。针对月壤勘察器侵彻过程的外表面温度无法直接测量的问题,开展了基于LSTM神经网络算法的勘察器外表面温度反演方法的研究。借助ANSYS/LS-DYNA有限元软件实现侵彻过程的仿真模拟以获取多组勘察器弹头部内外表面温度数据,依据有限差分法离散热传导方程选取数据,采用长短期记忆神经网络来建立反演模型。通过模拟实验进行分析,该方法反演所得曲线和实验曲线相比均方根误差为12.9 ℃,最大相对误差不超过10％。实验结果表明本文所研究的方法可以实现勘察器外表面温度的反演。     

基于数字图像处理的温度检测算法研究

介绍了基于数字图像处理的温度检测技术原理。针对神经网络温度计算法在计算煤炉的温度时存在较大误差问题，提出用最小二乘法和改进输入的神经网络法计算温度。这两种算法以彩色CCD摄像机输出的三基色之间的比值为自变量或输入量，更好地体现了比色测温原理，因此能较好地消除在实际测温过程中黑度系数、烟尘和火焰脉动对计算结果带来的影响。通过在煤炉上的实验表明，这两种方法的计算精度均高于原神经网络法的精度，而改进输入的神经网络温度算法的计算精度略高于最小二乘法的计算精度，而最小二乘法更加简单实用。     

基于模糊算法的高精度温度控制系统

本文介绍了一种用8032单片机实现的高精度水浴温度模糊控制系统,给出了该系统的硬件及软件设计方案,控制方法是在常规模糊控制的基础上增加了动态补偿及反馈调节环节,既简化了多变量模糊控制器设计,又提高了控制精度。实际运行结果表明,其控制效果良好。     

基于微分方程的自适应窗长距离保护算法研究

对基于微分方程的自适应窗长距离保护算法进行了研究。该算法的特点是用有限项变换技术求解微分方程,用阻抗平均值突变量元件检测故障的发生并起动自适应窗长,算法的最终窗长取决于故障的严重程度。为了验证这一算法的有效性,进行了大量的仿真和动模实验。结果表明,该算法具有良好的高频特性,适用于高压和超高压输电线路的距离保护。     

基于虚拟仪器的谐波加窗插值FFT算法

阐述了谐波产生的原因及危害,比较了近些年来国内在谐波测量方面的相关研究成果,借鉴了快速傅里叶变换（FFT）加窗插值算法在测量谐波幅值、频率和相位上准确、快速的优点,结合虚拟仪器,开发了基于LabVIEW的FFT加窗插值算法。实验结果表明,该算法可实现对谐波的精确测量。     

基于Nuttall窗插值FFT的标准源谐波分析算法

电力标准源是用于输出电力仪表测试的基准信号,其输出精度主要取决于反馈检测精度.采用FFT对标准源输出进行谐波分析时,很难做到同步采样和整周期截断,由此造成的频谱泄漏将导致谐波分析时存在较大的误差.针对上述问题,基于插值算法的原理,提出了4项3阶Nuttall窗函数与双峰谱线的插值算法,给出了谐波幅值、相位和频率的修正公式.仿真和实验结果证明所提算法能够有效抑制频谱泄露,显著提高标准源输出精度.     

基于B样条小波预处理的短窗算法

提出了可滤除偶次和分次谐波的Ｂ样条小波滤波算法,将经过滤波预处理的短窗傅氏算法和传统傅氏算法进行了比较。从分析结果可看出,经过２次分解与重构的信号接近于基波,减少了因傅氏算法不能滤除偶次谐波或非整次谐波而带来的误差。在同传统方法作比较后,提出了用基于Ｂ样条预处理的２种短窗算法分别代替半波傅氏算法和全波傅氏算法的方案从而可提高保护动作的快速性和可靠性。     

基于相关Hanning窗插值的间谐波分析算法

为了在非同步采样的情况下提高谐波、间谐波分析的精度,提出了一种基于相关Hanning窗插值的间谐波分析算法。文中分析了相关Hanning窗零相位特性和幅频特性;推导了基于相关Hanning窗的谐波、间谐波的频率、幅值和相位的估计公式。仿真实验表明,所提出的算法对于电网谐波的参数估计有很高的精度。较著名的Rife-Vincent(Ⅲ)和Blackman-Harris四项窗相比,其谐波参数测量精度有全面的提高。所提出的算法尤其适用于测量弱小的二次谐波参数和弱小的间谐波参数。     

基于Kaiser窗的改进傅氏测频算法

快速、准确测量电频率是电网及电气设备运行、控制、调节的重要基础。电压的谐波和噪声会影响频率的测量,特别是分布式发电引入了各种电力电子设备,产生的谐波较大,谐波中不仅包含整次谐波,还包含有大量的非整次谐波。常规傅氏测频法抗非整次谐波和噪声能力弱,测频精度会受到一定影响。提出了一种基于Kaiser窗的改进傅氏测频算法,提高了谐波和噪声环境下的测频精度。仿真结果显示改进测频算法的测量误差小于0．005Hz,优于常规傅氏算法。     

基于改进AKAZE算法的无人机影像匹配

针对如何稳定、高效、精确、高精度地进行无人影像匹配,提出一种改进的AKAZE算法。该算法首先利用AKAZE算法构造非线性尺度空间进行特征点检测;然后利用LATCH描述符对获取的特征点进行描述;接着利用Hamming距离作为相似性测度对特征点进行K近邻匹配,并采用比值提纯法进行粗匹配;最后,利用随机抽样一致(RANSAC)算法并结合均方根误差(RMSE)进行约束对粗匹配结果进行过滤,剔除错误匹配,得到精确匹配结果。实验结果表明,该算法在保持较高准确率、亚像素级匹配精度的同时具有较好的时间效率,且其对亮度、图像模糊以及压缩等变化具有较好的稳定性。     

基于RFID测温芯片的电缆温度反演计算方法研究

为了提高RFID测温芯片在电缆实际工况中的实用性,文中提出了一种10 k V三芯电缆的温度反演计算方法。该方法基于标准IEC 60287和JB/T 10181建立电缆热路模型,并通过RFID芯片的测量温度反演计算电缆导体的温度。文中首先进行了电缆升流与测温实验,然后建立了有限元计算模型,并对实验结果、仿真计算结果和反演计算结果进行了对比校验分析。结果表明：RFID测温芯片的测量相对误差最大值在4.5%左右,其测量可靠性满足现场应用的精度要求。同时,反演计算方法的计算结果与有限元仿真法的计算结果相对误差在2%以内,与实验结果的最大相对误差约4%,满足现场应用的精度要求。因此,文中提出的温度反演计算方法可以有效地通过RFID测温芯片测得的铠装层温度对电缆导体温度进行反演计算。     

基于多物理场仿真和神经网络算法相结合的油浸式变压器热点温度动态反演方法

绕组热点温度是影响油浸式电力变压器绝缘老化程度的重要因素之一。已有的变压器热点温度计算方法主要包括经验热模型、热路等值模型、人工智能算法等,这些方法在计算准确性和实际应用方面各有不足。基于此,提出了基于多物理场仿真和神经网络算法相结合的油浸式变压器热点温度反演方法。借助多物理场仿真技术实现变压器的高精度模拟,以获取多种环境温度和负载升降变化运行断面下的可信样本,并提取环境温度、顶层油温、负载系数等特征参量作为输入,采用反向传播神经网络建立变压器热点温度的反演模型。以100 kVA/10 kV变压器为例进行分析,结果表明该文提出的热点温度计算方法可以实现负载系数和环境温度变化过程中热点温度的动态反演,其动态反演曲线和实际测量曲线均方根误差为0.94℃,较现有的导则经验公式和热路模型有更高的计算精度。