一种新的核磁共振图像偏场估计和分割算法研究*

在数字医学图像处理中,对于核磁共振图像而言,灰度不均匀性将严重影响算法的性能,因此必须进行偏场的估计以消除这种不均匀性。为此,提出了一种可以同时实现核磁共振图像偏场估计和图像分割的算法。使用最小均方误差准则构建目标函数,利用偏场的光滑特性和局部特性构建约束项来加速算法的收敛速度并提高算法的性能。实验结果表明,该算法能够正确地进行图像分割和偏场校正,同时约束项能够加快算法的收敛速度和提高算法的性能。     

某550 kV瓷柱式断路器灭弧室瓷套断裂原因分析

为了明确某550 kV瓷柱式断路器灭弧室瓷套断裂的根本原因,通过解体检测和校核计算等手段,对灭弧室瓷套断裂的原因进行了详细剖析。分析结果表明:瓷套法兰胶装部位进水,当温度降低时,水结冰不断膨胀,在法兰部位产生应力,导致瓷套断裂。     

区域颜色属性空间直方图背景建模

目的 为了能在光照变化、动态背景干扰这一类复杂场景中实时、准确地分割出运动前景,针对传统的基于颜色特征和基于像素的方法的不足,提出一种在颜色属性空间进行区域直方图建模的运动目标检测方法。方法 首先将RGB颜色空间映射到更为稳健的低维颜色属性空间,以颜色属性为特征在像素的局部范围内建立直方图,同时记录直方图每一个分区中像素的空间信息,使用K个空间直方图构成每个像素的背景模型,每个直方图根据其匹配度赋予不同的权重。降维的颜色属性提高了模型的鲁棒性和检测的时效性,空间直方图引入的位置信息提高了背景模型的准确性。然后通过学习率α_b和α_ω来控制各模型直方图及其权重的更新,以提高模型的适应性。在标准测试数据集的所有视频序列中进行了实验,通过分析综合性能指标（F1）及平均假阳性（FN）曲线,确定了算法中涉及参数的合理取值范围。结果 对实验结果定性和定量的分析表明,本文方法能够得到良好的前景检测效果,尤其在多模态场景和光线变化的复杂场景中能显著提高检测性能。各类场景的平均综合性能指标（average F1）相比性能突出的方法ViBe、LOBSTER（local binary similarity segmenter）和DECOLOR（detecting contiguous outliers in the low-rank representation）分别提高了0.65%、3.86%和3.9%,并通过GPU并行加速实现运动目标的实时检测。结论 在复杂视频环境下的运动目标检测中,相比已有方法,本文方法能够更为准确地分割出运动前景,是一种实时、有效的检测方法,具有一定的实用价值。     

风力发电机组状态监测系统设计与应用

风力发电机组状态监测系统的设计可以有效降低机组的检修维护费用,保障机组的安全稳定运行。对风力发电机组状态监测和故障诊断技术进行了深入的研究,设计了风力发电机组状态监测系统,并详细介绍了系统的结构与功能。通过系统在大型风力发电场的成功应用,验证了其对风力发电机组状态监测与诊断的有效性。     

头形对细长体超空泡生成与外形影响的实验研究

在水洞中对具有非流线形头形的轴对称细长体模型进行了空泡系列实验研究。发现了非流线形头形细长体的空化起始仅决定于空化数，并在一定的空化数下具有稳定的起始位置、脱体角和空化区域；圆锥系列头形(包括圃盘与不同直径系列)细长体可以生成3种稳定的空泡基本形态：局部附体空泡、模型体尾部闭合超空泡和模型体尾部之后闭合超空泡，超空泡的基本外形为椭球体；圆锥系列头形生成的超空泡，在相同空化数下，超空泡的相对长度与长细比均随着锥顶角或直径的增大而增大；在相同的空泡相对长度或长细比下，随着锥顶角或直径的增大，对应的空化数也增大；具有攻角的头形，改变了空泡的脱体角，使超空泡出现了一定程度的不对称性，但并不改变超空泡的基本形态。     

基于单片机的智能无功补偿控制器的研究

介绍了一种以8051单片机为核心构成的智能无功补偿控制器,该控制器能跟踪线路无功功率的变化,自动投切电容器组,实现对线路无功功率的动态补偿,具有性能好、价格低、配置灵活、稳定性好等特点.     

一种基于模糊径向基神经网络的图像融合方法

传统的基于区域特征图像融合方法的一个难点是各源图像最佳权值的分配问题。该文利用径向基神经网络与T-S模糊推理模型具有函数等价性的特点,设计了一种模糊推理神经网络实现基于区域特征的图像融合,并用遗传算法优化网络参数。该网络能够自适应地动态获取优化的图像融合权值参数。仿真实验表明该算法有效可行,通过与传统的基于区域特征的图像融合算法相比,融合性能得到明显改善。     

基于自主认知深度时间聚类表示的隔离开关故障诊断方法

为准确识别隔离开关发生的故障,并确定故障类型,保证电网的稳定运行,提出一种基于自主认知的深度时序聚类表示模型(Autonomous-cognition deep temporal clustering representation model,AC-DTCR)对隔离开关的故障进行诊断。在数据量少且类别标签信息不可用的情况下,时间序列聚类是非常好的无监督学习技术,而AC-DTCR模型集成了时间重建和K-means目标,为提高编码器的能力,提出一种假样本生成策略和辅助分类任务,改进集群结构,获得特定于集群的时间表示。根据高压隔离开关故障模拟试验得到的电机电流数据,使用AC-DTCR模型分成四个部分对试验数据进行训练。结果表明,该模型具有良好的分类性能,与传统的分类模型和时间序列聚类模型相比,有更高的准确率,可应用于电力设备故障诊断领域中。     

带负载观测的感应电机动态分数阶滑模控制

为提高感应电机矢量控制性能,根据积分滑模控制和分数阶微积分理论,提出动态分数阶滑模控制方法。针对负载扰动问题,设计负载转矩滑模观测器,将负载观测值反馈到动态分数阶滑模控制中。通过Lyapunov定理证明所设计的控制器和观测器的稳定性和收敛性。仿真实验表明:负载观测器能准确观测负载转矩,带负载观测的动态分数阶滑模控制具较好的动态性能,对负载扰动有较强的鲁棒性,并有效抑制了滑模控制的抖振。     

应用试井资料研究低渗透储集层渗流特征及其变化——以沙南油藏为例

对于已注水开发多年,尤其是多次采取增产增注措施后的油藏,如何准确地判定低渗透非均质储集层渗流特征及其变化,难度很大。应用试井技术能够有效地认识这些特征和变化情况,为治理和改造油藏提供依据。分析准东沙南油藏经注水和措施改造使储集层的渗流特征产生的变化,有助于指导油藏的稳产、高产。