新型邻胺基苯甲酰胺类杀虫剂的创制研究

自主设计、合成了系列新型邻胺基苯甲酰胺类化合物,并对其进行了杀虫活性、安全性、毒性、工艺、制剂、温室和/或田间防治效果等研究,获得了Ia、Ib和Ic等系列自主知识产权的高杀虫活性化合物.结果 表明化合物Ic等对咀嚼口器害虫如粘虫和小菜蛾等的活性较邻胺基苯甲酰胺类杀虫剂氯虫苯甲酰胺水平相当或更胜一筹,对刺吸口器害虫如蚜虫等的活性远优于氯虫苯甲酰胺及溴氰虫酰胺.田间药效试验进一步证实,Ic等对咀嚼口器害虫如水稻二化螟、稻纵卷叶螟、甜菜夜蛾等的防治效果相当于或优于氯虫苯甲酰胺,对刺吸口器害虫如蚜虫等的防治效果优于溴氰虫酰胺.新型邻胺基苯甲酰胺类化合物Ic等可作为候选杀虫剂进一步研究开发.     

基于提高弱电网新能源并网水平的逆变器功率-电压控制策略

传统功率-电流控制的并网逆变器存在谐波振荡等交互稳定性问题,限制了新能源的并网水平,尤其在弱交流电网中更为突出.为克服上述缺点,提出了一种新型功率-电压控制策略.首先在旋转dq坐标系下建立了逆变器输出阻抗的动态模型,包括主电路参数,锁相环(PLL)动态参数和调节器参数;然后基于波特图分析传统功率-电流控制策略下和本文所提功率-电压控制策略下逆变器输出阻抗的频率特性,证明了本文所提功率-电压控制策略稳定性,可以减小PLL带宽和输出功率的影响,从而提高弱电网中逆变器的额定功率注入功率,最后仿真和实验结果验证了所提出控制策略的有效性.     

一种换相开关型三相负荷自动平衡设备检测装置设计与研制

配电网三相负荷不平衡给电力系统和用户带来经济损失和风险.当前,换相开关型三相负荷自动调节装置广泛使用于配电网,以解决负荷三相不平衡问题.为验证现有换相开关型三相负荷自动调节装置的逻辑正确性和其他换相性能是否符合实际应用要求,设计并研制了一款换相开关型三相负荷自动平衡装置检测系统,通过判断换相过程中采样得到的有关电气量是否满足待测装置技术规范要求的检测方法,以实现快速方便的检测工作.为验证所设计检测装置的有效性和实用性,用其对市面上的智能换相开关进行测试,最终得出所提检测装置能够快速方便地判断待测装置换相逻辑正确与否以及其他换相性能是否满足要求的结论.     

电能质量综合指标评价方法研究

文章首先回顾了现有电能质量指标的评价方法,包括单一监测点单一指标及多指标综合评价、同电压等级下多监测点单一指标综合评价方法;在此基础上,文章提出了一种包括所有电压等级的系统性多监测点多指标综合评价方法.算例分析结果表明:该方法适用于从时间域、空间域两个维度得到统一的电能质量综合指标,以实现不同区域电能质量综合指标的全面评估比较.     

考虑风电消纳的电-热综合能源系统优化运行

针对北方供暖期的弃风问题,在传统电-热联合系统的基础上,建立了横向电-热互补、纵向"源-网-储"的电-热综合能源系统.系统充分考虑了供热网的热动态特性和储电、储热两种形式的储能装置,在满足电、热需求的情况下,建立以最小运行成本为目标的优化运行模型.模型在Matlab中调用YALMIP工具箱和CPLEX求解器进行求解.通过算例仿真,分析了供热网的热动态特性和储能装置对系统运行成本和弃风量的影响.并讨论了不同储能配置下,储能投资成本对系统的影响,验证了模型的合理性.     

基于粒子群优化算法的配电网故障指示器优化配置

近年来,故障指示器凭借其接入灵活性和经济性被广泛应用于配电网故障定位中.然而过多的安装是没有必要的,合理选择安装故障指示器的数量及位置能达到配电网可靠性及经济性的综合最优.针对配电网中故障指示器优化配置问题,提出了一个综合考虑配电网可靠性指标及经济性的目标函数,并运用二进制粒子群优化算法进行了优化求解.通过在IEEE 33节点配电系统中的测试,验证了所建模型的有效性.同时,与免疫算法的优化结果进行了对比,分析结果表明,二进制粒子群算法由于其收敛速度快,所需迭代次数少,对于求解该问题具有优势.     

动态场景图像去模糊技术研究进展

模糊是图像退化的主要降质因素之一,图像去模糊技术一直是计算机视觉和图像处理领域的一个重要课题,广泛应用于安防、刑侦、交通、金融、医疗图像等领域.首先,对传统去模糊算法进行阐述并说明其存在的问题.然后,在此基础上对现有基于深度学习的图像去模糊方法进行综述并分析了算法存在的优势与不足,着重讨论了基于动态网络的非均匀模糊处理新趋势.最后,结合最新的研究成果,展望了图像去模糊技术未来的发展方向.     

改进的小脑模型神经网络及其在时间序列预测中的应用

针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性.     

废旧纺织品在线NIR谱库的建立及检索识别应用

为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别.结果表明该方法识别正确率达98.7％,利用该谱库可对12种常见废旧纺织品进行在线识别和自动分选,为废旧纺织品回收分选提供一种新的方法和设备.     

Edge diffraction correction for 3D scattering center modeling based on the shooting and bouncing ray technique

In the traditional scattering center extraction method based on the shooting and bouncing ray(SBR) technique,only the physical optics contribution of the target is considered.However,the physical optics method is unable to describe the contribution of the actual edge diffraction.By comprehensively considering the specular reflection and edge diffraction contribution of the target,an edge diffraction correction method for 3D scattering center modeling based on the SBR technique is proposed.Using the SBR technique and combining the image domain ray tube integration and equivalent edge currents method,the edge diffraction correcting formula for the 3D inverse synthetic aperture radar image is derived.Simulation results show that the proposed method is able to effectively improve the modeling accuracy of the 3D scattering center.