110kV母差保护停运对电力系统暂态稳定的影响

黄家寨变110 kV母差保护停运期间发生110 kV母线短路故障将引发系统稳定破坏.结合电网运行实际,针对母差保护校验工作、检修计划的安排以及继电保护动作行为与运行方式的调整提出了建议,以提高枢纽变电站无母差保护系统运行稳定性.     

工业机器人在自动化生产线上的改造应用

<正>自动化生产技术在生产线已经投入许久,可以保证产品连续可靠的生产与加工。其产线上设备有气缸、电磁阀、伺服电动机、传感器等基本零部件。随着产品生产工艺与技术的不断提高,工业机器人目前正大量投入使用到电气自动化设备生产线上。具有安全性高、可靠性好、高准确度、与其他设备通信便捷以及能在复杂、恶劣环境下持久耐用等优点。     

人工智能技术在卫星任务管控领域的应用

近些年来伴随着科学技术水平的不断提高,人工智能技术被广泛应用到航天领域,可有效提升系统的智能化、自动化和信息化水平。重点围绕人工智能技术在卫星运控系统中的应用,针对大规模星地资源统筹和复杂任务规划等技术难点,提出构建卫星智能化任务规划系统和星地协同系统,通过深度感知用户的任务需求偏好,精准规划卫星遥感任务,充分发挥星地协同效能,完成任务管控领域的智能管理、智能规划、智能调度和智能运行,实现卫星运控系统的高效、可靠、稳定运行,为卫星效益的良好发挥提供最佳支撑。     

基于BP神经网络的超声磨料混粉电火花加工模型

由于超声磨料混粉电火花加工是一个复杂的过程，难于建立精确的加工理论模型。应用BP神经网络实现了超声磨料混粉电火花加工的模型建立，并通过该模型对超声磨料混粉电火花加工试验研究的零件表面粗糙度和加工速度进行了预测，预测结果与实际试验数据有较好的一致性，可用于指导实际超声磨料混粉电火花加工。     

光聚合法对聚异丙基丙烯酰胺纳米凝胶粒径及形状的控制

纳米凝胶粒径和形貌的控制一直是纳米凝胶领域的研究热点。本研究利用光聚合的方法，无需其他有机添加剂，合成出5～100nm范围的聚酰胺凝胶。其粒径分布范围可控制在10nm以内。通过SEM对纳米凝胶形貌进行了表征。从结果看，可在纳米尺度上对凝胶的形状进行控制，并合成出树枝状、球状、核壳结构的纳米凝胶。这些结果未在文献中报道过。     

一种VDSL上行链路自适应功率回馈方案

上行链路功率回馈技术(UPBO：upstream power back-off)是VDSL(very high-speed digital subscriber lines)系统中的关键技术，它用于抵消同一电缆中短线对长线引起的严重的远端串扰(FEXT:far-end crosstalk)。文中从功率控制的角度分析了基于迭代注水的自适应UPBO方案，并进行了性能仿真分析。     

基于NSA多尺度模型的人脸识别

提出了NSA多尺度模型.该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设.首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像.利用对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度.将该模型用于人脸识别,提出利用梯度算子进行图像分割提高识别的准确性.实验结果表明,以该模型分析得到的对比度相似性为95.3634%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性.     

温度对L波段EDFA增益斜率影响的实验研究

实用的L波段EDFA(掺铒光纤放大器)常采用多段铒纤和多泵浦的复杂结构。对一种复杂结构的L波段EDFA的温度特性进行了实验研究,发现在不同的输入光功率下,L波段短波侧(约1 570～1 582nm)的增益谱可按相反的方式随温度而变化,并从理论上解释了此现象。实验结果表明,铒纤的温度和增益斜率之间仍然存在很好的线性关系。控制铒纤温度就可以调整L波段EDFA的增益斜率,获得平坦的增益。     

一种基于Night-YOLOX的低照度目标检测方法

由于在低照度场景下获取的图像具有亮度弱、对比度低、噪声多和细节丢失等特点,使用现有的检测模型对低照度图像进行目标检测会出现定位不准确和分类错误,从而导致最终的检测精度偏低.针对以上现象,本文提出了一种基于Night-YOLOX的低照度目标检测方法 .该方法首先设计了一个低级特征聚集模块（Low-level Feature Gathering Module,LFGM）与主干网络合并.在低照度场景下捕获更多有效的低级特征有利于定位目标,该模块通过聚集浅层特征图中具有判别性的低级特征并送入高级特征图和深层卷积阶段中,以补偿在对低照度图像进行特征提取过程中边缘、轮廓和纹理等低级特征的缺失.然后,设计了一种注意力引导块（Attention Guidance Block,AGB）嵌入检测模型的颈部结构,从而减少低照度图像中噪声干扰的影响,引导检测模型推断出特征图中完整的对象区域范围并提取更多有用的对象特征信息,以提高目标分类的准确性.最后,在真实低照度图像数据集ExDark上进行实验,结果表明所提出的Night-YOLOX相比于其它主流的目标检测方法,在低照度场景下具有更好的检测性能.     

NAND Flash高速图像记录压力测试系统

为了测定NAND Flash 图像记录系统的稳定性以及峰值记录速度指标,减少人工测试量,设计了压力测试系统。针对稳定性测试问题,设计了基于指数回归的速度压力模型和基于对数正态分布的测试时长控制模型;针对峰值记录速度测定问题,提出了基于爬山搜索算法和速率二分法的软硬件协同测试方法。基于有效数据占空比机制设计速率软件可调的硬件数据产生器,用爬山算法粗略确定峰值记录速度区间,再用速率二分法逼近峰值记录速度;系统测试报告通过串口和千兆网输出至上位机显示。实验结果表明:测试系统速度压力调整精度可达0.1MB/s;速度压力范围为0~1 600MB/s;回读数据硬件检验无时钟延迟;被测NAND Flash 记录系统挂载8 片SLC NAND Flash 芯片的峰值记录速度为240.12MB/s,在200MB/s 速度压力下,可以连续工作24 h 以上。测试系统架构为通用化设计,可以对其他传输和记录系统进行压力测试。