引入自上向下特征融合的小目标检测算法

针对原始SSD(Single Shot Multibox Detector)算法未充分利用各特征层之间关系导致浅层特征层缺乏小目标语义信息的问题,为了提高对小目标的检测能力,提出了一种结合PANet多尺度特征融合网络和自上向下特征融合路径的TTB-SSD(Top to Bottom SSD)改进算法。首先,使用PANet多尺度特征融合网络对特征进行反复提取,从而获得丰富的多尺度语义信息;然后,使用一种深层特征融合模块将浅层特征层的空间信息传递到深层特征层,进而更准确地对小目标进行定位;最后,为了增强浅层特征层的语义信息,构造了自上向下的特征融合路径,从而强化浅层对小目标检测的准确率。实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到80.5%,对目标的mAP较原始SSD提高了5.7%,证明了该算法对小目标检测的有效性。     

双馈风电场的虚拟多联轴耦合与功率振荡抑制技术

虚拟同步机的多联轴耦合设计可灵活实现多机组一致性响应及协同优化运行,是风电场在功率振荡抑制中整体性能提升的关键。该文首先定义虚拟同步双馈风机与同步机之间的虚拟联轴,建立虚拟多联轴耦合下的系统动态模型,并分析多台虚拟同步机电气距离对系统功率振荡特性的影响机理。其次,通过分析多联轴耦合下虚拟同步机和同步机之间的功角幅频振荡特性,获取双馈风电场内虚拟同步多机一致性响应条件,并提出风电场的虚拟多联轴耦合控制方法,通过多联轴优化设计激发多机整体抑振性能。最后,搭建风电场高渗透下的新英格兰系统,验证所提控制策略通过一致性优化及多机协调,可形成风电场抑振整体效应,提升其对系统功率振荡及频率的支撑能力。     

基于正序阻抗幅值比的风电场送出线路纵联保护

针对风电场送出线路纵联保护在数据延时传输及异常采样数据下保护性能不佳的问题,提出了基于正序阻抗幅值比的纵联保护。通过分析风电系统送出线路发生区内外故障时正序阻抗幅值特征,得出区内外故障下双端正序阻抗幅值差异比特征不同。引入综合层次聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies, BIRCH)方法剔除正序阻抗幅值序列中异常采样数据,形成不含异常采样数据的故障时间序列聚类特征,并结合双端正序阻抗幅值差异比特征,构造不受数据延时传输影响的纵联保护判据。仿真结果表明,所提出的纵联保护不受系统运行工况、故障类型、数据延时传输及异常采样数据的影响。在过渡电阻达到150  时,所提出的纵联保护仍能正确判别故障方向,具有较强的抗噪性能,适用于含风电接入的弱馈型电力系统。     

基于计算机视觉的高速路面状态检测方法

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与具有高分割精度的U-Net网络相结合,对路面区域图像进行分割提取;之后实现了一种基于循环生成对抗网络的路面阴影消除算法,对已经提取的路面图像进行阴影消除;最后基于残差结构构建了路面状态分类器,实现高准确率的路面状态检测。实验结果表明,采用该方法可以消除路面状态检测过程中高速公路两侧景物和路面阴影对状态检测带来的干扰,实现了对路面干燥、积雪、积水和结冰4类状态的准确识别。基于高速公路监控视频进行测试时,识别率可达97.9%。     

基于改进ResNet-50的图像特征提取网络

为了提高图像的特征质量,保证最后提取到的特征高度精炼,提出了一种新的方法;该方法首先将低分辨率图像经过小波变换分解成高频分量和低频分量,并结合插值法进行插值,最后通过小波逆变换得到高分辨率图像来为后续的特征提取提供高质量的图片输入;接着,选取ResNet-50网络作为基础网络,将Efficient Channel Attention(ECA)模块与ResNet残差结构结合形成一个全新的ECA-ResNet50模块,ECA模块具有的通道级的注意力机制,可以让整个网络更加专注于提取显著特征;经实验测试,该方法对于图像特征提取的质量有着明显的提升,均方误差下降可达6.65;结果表明,该方法可行有效,具有良好的工程应用前景;     

集成电路综合自动测试系统硬件平台设计

针对当前国内集成电路产业快速发展的现状,通过分析集成电路测试需求,研制了国产超大规模集成电路综合自动测试系统硬件平台。首先设计了基于PXIe总线的硬件平台总体架构方案,其次研制了包含数字测试模块等高性能PXIe测试仪器,进一步构建了测试头等分系统并完成系统集成。采用高性能外部仪器和自检校准分系统,对硬件平台进行了指标测试。基于BM3110MPB开展了测试验证。验证结果表明,硬件平台数字测试单通道最高测试速率为1600Mbps、DPS可实现最大输出电压12V、最大输出电流800mA,具备连接性测试、功能测试、直流参数与交流参数测试等功能。该硬件平台未来可有效满足国产超大规模集成电路测试需要。     

一种针对TomcatFilter型的MemShell检测技术研究

近些年来,随着计算机技术的不断发展和应用,Web应用技术也在快速更迭,与其一起发展的还有木马后门技术,但传统的木马后门技术已经不能满足攻击者的需求,因而基于内存攻击的方式不断涌现,包括powershell内存载入攻击、.NET assembly托管代码注入攻击以及内存马(Memory WebShell,MemShell)攻击等,这些攻击方式为现有的安全防御检测机制带来了极大的挑战。因而业界对面向解决基于内存的攻击尤其是内存马的攻击展现出了强烈的需求。但当前业内针对内存马的检测能力较弱,学术界也缺乏对该领域的研究工作,所以本文提出了一种针对Tomcat Filter型的内存马检测方法。通过研究发现,内存马其最核心技术便是无文件(Fileless)及不落地(Living off the Land),但尽管如此,内存马最终会在内存中展现其功能并执行命令,所以内存是所有威胁的交汇点,因此本文将Java虚拟机(Java Virtual Machine,JVM)作为起始点,首先利用JVM内存扫描技术遍历出JVM内存中加载的所有Filter类型对象,但需要注意的是这些对象并非都是有威胁的,并且每一个对象都具有一定的特征,所以可以对这些特征通过人工经验进行分类并且筛选出具有代表性的特征向量,然后获取每一个Filter类型对象的所有代表特征向量,并根据特征向量的值梳理出异常表现序列;最后,利用朴素贝叶斯算法将大量正常和异常的Filter对象的异常表现序列作为训练样本,计算出对应项的条件概率并形成贝叶斯分类器。利用训练出的贝叶斯分类器就可以构建出一个内存马检测模型,该模型能够有效得针对该类型的内存马进行检测。实验结果表明,本文提出的方法针对Tomcat Filter型内存马的检测,实现了零误报率和94.07%的召回率。     

欧洲战略备用机制对我国发电容量充裕性问题的启示

确保发电容量充裕是电力系统安全运行和电力市场稳定的必要条件,是电力工业发展中需要解决的核心问题之一。随着全球能源电力低碳转型,电力系统发电容量充裕性面临着严峻挑战,国际上已实施多种容量机制。文章结合欧洲能源转型及电力市场化改革过程梳理容量机制的建设背景、发展脉络及现状,重点分析欧洲2019/943法案推荐近期适用的战略备用机制,及该机制在芬兰、德国、比利时的设计细节。双碳目标下,我国煤电将由主体电源转变为调节性、支撑性电源,亟需容量机制保障其安全平稳转型。文章梳理了我国煤电容量机制现状及问题,指出战略备用机制具有良好的适用性,分析设计实施该机制的关键问题,为国内容量机制建设提供了决策参考。     

一种110~220 kV耐张绝缘子更换新型卡具

绝缘子的作用是支撑导线,确保导线与杆塔、大地之间有足够安全距离。保证健康绝缘子片数符合设计要求对于输电线路安全稳定运行有着重大的意义,因此及时更换零值绝缘子十分必要。针对目前更换绝缘子的卡具操作复杂、工作效率低、无法通用多种型号绝缘子的问题,研制了一种新型更换绝缘子装置。     

基于光子多普勒测速的长景深动态测试研究

目前光子多普勒测速的应用场景多为瞬时、短时的冲击、震动、飞片等测量,采集时间少、景深距离短,缺少长景深动态测试的应用。为此我们搭建了一套全光纤结构PDV以及基于LabWindows的上位机解调软件,以15 kHz线宽1550.12 nm激光器为光源,300 mm工作距离非球面镜作为探头,针对运动距离为1.33 m、最高速度14 m/s的无杆气缸滑块进行速度测量。通过多次实验,得出了无杆气缸滑块运动的全程速度曲线,并用积分反推出运动距离与实际滑块运动距离相符,平均相对误差为-0.5266%。实验结果表明,光子多普勒测速系统健壮性良好,在信号光耦合功率低的情况下仍可以得到16 dB以上信噪比的干涉信号,大气环境稳定时可在长景深范围内进行动态测量。